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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA COLÉGIO POLITECNICO DA UFSM PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA DE PRECISÃO POTENCIALIDADES DO USO DE UM SISTEMA WEBGIS NA PECUÁRIA DE PRECISÃO: ESTUDO DE CASO EMBRAPA PECUÁRIA SUL DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Danilo Serra da Rocha Santa Maria, RS, Brasil 2014
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA COLÉGIO POLITECNICO DA UFSM
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA DE PRECISÃO
POTENCIALIDADES DO USO DE UM SISTEMA WEBGIS NA PECUÁRIA DE PRECISÃO: ESTUDO DE
CASO EMBRAPA PECUÁRIA SUL
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
Danilo Serra da Rocha
Santa Maria, RS, Brasil
2014
POTENCIALIDADES DO USO DE UM SISTEMA WEBGIS NA
PECUÁRIA DE PRECISÃO: ESTUDO DE CASO EMBRAPA
PECUÁRIA SUL
Danilo Serra da Rocha
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado Profissional do Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão, Área de
Concentração em Tecnologias em Agricultura de Precisão, do colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS),
como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Agricultura de Precisão.
Orientador: Prof. Dr. Rudiney Soares Pereira
Santa Maria, RS, Brasil
2014
© 2014
Todos os direitos autorais reservados a Danilo Serra da Rocha. A reprodução de
partes ou do todo deste trabalho só poderá ser feita mediante a citação da fonte. E-mail: [email protected]
Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM
Programa de Pós-Graduação Profissional em Agricultura de Precisão
A comissão examinadora, abaixo assinada, aprova a Dissertação de Mestrado.
elaborada por Danilo Serra da Rocha
como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Agricultura de Precisão
COMISSÃO EXAMINADORA:
Rudiney Soares Pereira, Dr. (UFSM)
(Presidente/Orientador)
Ênio Giotto, Dr. (UFSM)
José Pedro Pereira Trindade, Dr. (Embrapa Pecuária Sul)
Santa Maria, 12 de Agosto de 2014.
DEDICATÓRIA
À Deus, o autor da vida.
À minha esposa Viviane, pelo amor e cumplicidade
demonstrados em todos os momentos.
Aos meus queridos pais Claudio e Sueli pelo apoio incondicional.
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus pela vida e pelas oportunidades concedidas.
Ao professor Rudiney Soares, pela orientação e por acreditar na proposta de
trabalho.
Ao Dr. José Pedro, pelo incentivo e parceria na idealização deste projeto, bem
como sua participação na banca examinadora da dissertação, contribuindo para o
aprimoramento desta pesquisa.
Ao professor Ênio Giotto pela participação na banca examinadora.
A minha esposa Viviane, pelo carinho, dedicação, cumplicidade e pelo apoio
incondicional.
Aos meus pais Cláudio e Sueli, a minha irmã Fernanda, meu cunhado
Guilherme, ao meu sobrinho Pedrinho e a todos os familiares que, com muito
carinho sempre me apoiaram em minha trajetória.
A Universidade Federal de Santa Maria, ao Colégio Politécnico e a
Coordenação e docentes do PPGAP, pelo estímulo à busca do conhecimento,
especialmente ao professor Elódio Sebem pelo convívio, e amizade.
A toda a chefia da Embrapa Pecuária Sul pelo apoio na realização deste
projeto.
Ao colega Marcelo Pilon pelo companheirismo nas viagens à Santa Maria.
A todos os demais colegas do Mestrado PPGAP, pela amizade e
companheirismo.
A todos aqueles que, de alguma forma, contribuíram para a realização deste
trabalho, e não foram nominalmente citados.
O temor do Senhor é o princípio da sabedoria. ...
(Bíblia Sagrada)
RESUMO
Dissertação de Mestrado
Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão Universidade Federal de Santa Maria
POTENCIALIDADES DO USO DE UM SISTEMA WEBGIS NA PECUÁRIA DE PRECISÃO: ESTUDO DE CASO EMBRAPA
PECUÁRIA SUL
Autor: Danilo Serra da Rocha Orientador: Rudiney Soares Pereira
Data e Local da Defesa: Santa Maria, 12 de Agosto de 2014.
A agricultura e a pecuária de precisão são temas de natureza espacial, por isso
utilizam comumente os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) pois estes
apresentam-se como excelentes ferramentas de gestão. Os SIG permitem o
gerenciamento de dados espaciais e sua interligação com atributos alfanuméricos, a
realização de análises complexas e a possibilidade de simular diversos cenários de
modo a propiciar uma tomada de decisão eficaz. Os recentes desenvolvimentos em
tecnologias da internet têm contribuído para o acesso, publicação, exploração e
distribuição da Informação Geográfica. A utilização de SIG distribuídos na internet
(WebGIS), utilizando softwares livre, pode ser uma solução adequada visto que
coloca funcionalidades de SIG ao alcance de usuários, através de um simples
browser, sem necessidade de grandes investimentos em relação a softwares ou
mesmo em formação técnica especializada. Assim, na presente dissertação,
desenvolveu-se um WebGIS, utilizando softwares livres, que disponibiliza
informações geográficas e alfanuméricas de camadas que estão sob a
responsabilidade da Embrapa Pecuária Sul, permitindo aos usuários cadastrados a
visualização e a realização de pesquisas e operações de análise espacial.
Palavras-chave: Agricultura de Precisão. WebGIS. WebMapping. Open Source.
ABSTRACT
Master’s Dissertation
Graduate Program in Precision Agriculture Federal University of Santa Maria
POTENTIAL USE OF A WEBGIS SYSTEM IN PRECISION LIVESTOCK: CASE STUDY EMBRAPA LIVESTOCK SOUTH
Author: Danilo Serra da Rocha
Advisor: Rudiney Soares Pereira Santa Maria, August 12th, 2014.
Precision farming and livestock are topics of spatial nature, so commonly use the
Geographic Information Systems (GIS) because they present themselves like
excellent management tools. GIS allow management spatial data and its
interconnection with alphanumeric attributes, performing complex analysis and the
possibility to simulate various scenarios in order to provide an effective decision-
making. Recent developments in internet technologies have contributed to access,
publication, distribution and exploitation of geographic information. The use of the
internet distributed GIS (WebGIS) using free software, can be a proper solution since
GIS places accessible to user functionalities, through a simple browser, without the
need for large investments in relation to software or even in specialized technical
training . Therefore, this Master’s Dissertation developed a WebGIS using free
software that provides geographic and alphanumeric information layers that are
under the responsibility of Embrapa South Livestock, allowing registered users to
view and conducting research and spatial analysis operations.
Keywords: Precision Agriculture. WebGIS. Webmapping. Open Source.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Aplicativo de Avaliação da Biodiversidade. ............................................ 22
Figura 2 – Eixos Paralelos e Meridianos. ................................................................ 26
Figura 3 – Diagrama das Latitudes e Longitudes. ................................................... 27
Figura 4 – Contagem dos fusos do sistema UTM. .................................................. 29
Figura 5 – Estrutura Geral de Sistemas de Informação Geográfica. ....................... 31
Figura 6 – Arquitetura Dual e Integrada .................................................................. 32
Figura 7 – Estrutura matricial. ................................................................................. 35
Figura 8 – Representação Matricial em Diferentes Resoluções Espacias. ............. 35
Figura 9 – Representações vetoriais em duas dimensões. ..................................... 36
Figura 10 – Diagrama de funcionamento da linguagem de programação PHP. ........ 43
Figura 11 – Exemplo de dados geográficos no software Quantum SIG. ................... 47
Figura 12 – Exemplo da Biblioteca OpenLayers Cesium .......................................... 49
Figura 13 – Arquitetura de um WebGIS. ................................................................... 52
Figura 14 – Diagrama de interação entre o WebGIS e o usuário final. ..................... 54
Figura 15 – Configuração baseada no servidor. ........................................................ 56
Figura 16 – Configurações baseadas no cliente. ...................................................... 58
Figura 17 – Configuração híbrida. ............................................................................. 59
Figura 18 – Interface do VegScape (NDVI) ............................................................... 61
Figura 19 – Interface CropScape (Produção Agrícola - EUA) ................................... 62
Figura 20 – Interface do SOMABrasil (Embrapa Monitoramento por Satélite) .......... 63
Figura 21 – Fluxograma de desenvolvimento do WebGIS SOMABrasil .................... 64
Figura 22 – Representação dos processos da interoperabilidade de mapas na
Web. ....................................................................................................... 65
Figura 23 – Interface do SPRING (Classificação da Vegetação). ............................. 73
Figura 24 – Modelo de Arquivo GeoJSON. ............................................................... 76
Figura 25 – Exemplo de Aplicação HTML e JavaScript utilizando NotePad++. ........ 77
Figura 26 – Estrutura organizacional e funcional do sistema WebGIS. ..................... 78
Figura 27 – Parte do código webgis.php. .................................................................. 79
Figura 28 – Interface Inicial WebGIS. ........................................................................ 81
Figura 29 – Barra de Ferramentas do WebGIS. ........................................................ 81
Figura 30 – Menu Seletor do Tipo de Medição. ......................................................... 83
Figura 31 – Exemplo de Medida Linear. .................................................................... 83
Figura 32 – Exemplo de Medida de Área. ................................................................. 84
Figura 33 – Exemplo de uso da Ferramenta de Transparência. ............................... 85
Figura 34 – Itens da Janela Principal do WebGIS. .................................................... 86
Figura 35 – Painel Lateral do WebGIS. ..................................................................... 87
Figura 36 – Mapa de Classificação da Vegetação. ................................................... 89
Figura 37 – Mapa Hipsométrico da Embrapa Pecuária Sul. ...................................... 91
Figura 38 – Pontos de Produção de Soja e Condutividade Elétrica a 30 cm. ........... 94
Figura 39 – Pontos de Produção de Soja e Condutividade Elétrica a 90 cm. ........... 95
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Comparação entre estruturas vetoriais e matriciais. ..................... 38
Tabela 2 – Repartição das tarefas numa configuração baseada no servidor. . 57
Tabela 3 – Repartição das tarefas numa configuração baseada no cliente. ... 57
Tabela 4 – Ferramentas da Barra Principal. .................................................... 82
Tabela 5 – Classes de Vegetação da Embrapa Pecuária Sul. ........................ 89
Tabela 6 – Classes de Declividade. ................................................................ 92
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
2D – Duas Dimensões
3D – Três Dimensões
AP – Agricultura de Precisão
API – Application Programmining Interface
ASTER – Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer
BSD – Berkeley Software Distribution
DSG – Diretoria de Serviço Geográfico
EUA – Estados Unidos da América
FGDC – Federal Geographic Data Committee
GPS – Global Positioning System
HTML – HyperText Markup Language
http – Hypertext Transfer Protocol
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IDE – Infraestrutura de Dados Espaciais
ISSO – International Organization for Standardization
IUGG – International Union of Geodesy and Geophysics
JSON – JavaScript Object Notation
MDE – Modelo Digital de Elevação
MDT – Modelo Digital do Terreno
MODIS – Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
NASA – National Aeronautics and Space Administration
NASS – National Agricultural Statistics Service
NDVI – Normalized Difference Vegetation Index
OGC – Open Geospatial Consortium
PC – Personal Computer
SGBD – Sistema Gerenciador de Banco de Dados
SIG – Sistema de Informação Geográfica
SQL – Structured Query Language
SRTM – Shuttle Radar Topography Mission
USDA – United States Departament of Agriculture
USGS – United States Geological Survey
UTM – Universal Transversal de Mercator
W3C – World Wide Web Consortium
WEB – Sítios de internet
WGS84 – World Geodetic System 1984
XML – Extensible Markup Language
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 16
1.1 Objetivos ............................................................................................................. 18
1.2 Estrutura da Dissertação ..................................................................................... 18
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ............................................................................. 19
2.1 Agricultura de Precisão ....................................................................................... 19
2.1.1 Gestão Rural Integrada e AP ........................................................................... 20
2.2 Cartografia e Geoprocessamento ....................................................................... 22
2.3 Natureza dos Dados Espaciais ........................................................................... 24
2.3.1 Sistemas de Coordenadas ............................................................................... 25
2.3.1.1 Sistema de Coordenadas Geográficas .......................................................... 25
2.3.1.2 Sistema de Coordenadas Planas ou Cartesianas ......................................... 27
2.4 Sistemas de Informação Geográfica ................................................................... 29
2.4.1 Arquitetura SIG ................................................................................................. 31
2.4.2 Tipos de Dados Espaciais em SIG ................................................................... 33
2.4.3 Estruturas de Representação em SIG .............................................................. 34
2.4.3.1 Representação Matricial ................................................................................ 34
2.4.3.2 Representação Vetorial ................................................................................. 36
2.4.4 Softwares Livres e SIGs ................................................................................... 38
2.5 Aplicativos WEB .................................................................................................. 41
2.5.1 Linguagem de Programação PHP, HTML e JavaScript ................................... 42
2.5.1.1 Linguagem de Programação PHP ................................................................. 42
2.5.1.2 Linguagem de Programação HTML............................................................... 43
2.5.1.3 Linguagem de Programação JavaScript ........................................................ 44
2.5.2 Banco de Dados ............................................................................................... 45
2.5.2.1 Banco de Dados Relacional .......................................................................... 45
2.5.2.2 Sistema Gerenciador de Banco de Dados MySQL ....................................... 46
2.5.3 Quantum SIG ................................................................................................... 46
2.5.4 Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas (SPRING) .... 48
2.5.5 OpenLayers ...................................................................................................... 48
2.5.6 GeoExt ............................................................................................................. 49
2.5.7 Ext JavaScript .................................................................................................. 50
2.5.8 Virtual Earth ...................................................................................................... 51
2.6 WebGIS ............................................................................................................... 51
2.6.1 Estratégias de Implementação de WebGIS ...................................................... 55
2.6.2 Soluções WebGIS Relacionadas à Gestão Territorial e AP ............................. 60
2.7 Interoperabilidade ................................................................................................ 64
2.7.1 Metadados ........................................................................................................ 66
3 MATERIAIS E MÉTODOS ..................................................................................... 70
3.1 Tecnologia Utilizada na Implementação do WebGIS .......................................... 70
3.2 Descrição da Área Piloto ..................................................................................... 72
3.3 Camadas de Informações ................................................................................... 73
3.4 Desenvolvimento do WebGIS ............................................................................. 76
4 RESULTADOS ....................................................................................................... 80
4.1 Funcionalidades e Interface do WebGIS ............................................................. 80
4.2 Processamento de Dados de Sensoriamento Remoto e Levantamentos de
Campo ....................................................................................................................... 87
5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES ................................................................ 96
5.1 Considerações Finais e Discussão sobre as Vantagens e Limitações do
WebGIS. .................................................................................................................... 96
5.2 Desafios e Propostas de Desenvolvimento Futuro .............................................. 97
REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 100
1 INTRODUÇÃO
A gestão de recursos naturais é, hoje em dia, uma tarefa cada vez mais
complexa e exigente. A planificação, a produção, a globalização dos mercados e as
regulamentações ambientais, apresentam-se por vezes como interesses em conflito.
Um Sistema de Informação Geográfica (SIG) é definido como uma classe especial
de informação que mantém não só o registro de eventos, atividades e objetos, mas
também do local onde esses eventos, atividades e coisas têm lugar ou existem
(LONGLEY et al., 2005). A agricultura, seguindo a mesma tendência, tem se
apropriado dessas tecnologias como forma de aperfeiçoar a gestão agropecuária
considerando a variabilidade espacial e temporal dos fatores que influenciam a
produção como solo, água, clima, nutrientes, entre outros para maximizar o retorno
econômico e minimizar os efeitos ao meio ambiente dando origem à denominada
agricultura de precisão (AP).
Segundo a comissão formada pela secretaria de agricultura do governo
americano (ESTADOS UNIDOS, 1997), a agricultura de precisão é uma estratégia
de gestão que utiliza tecnologias da informação para trazer dados de múltiplas
fontes e apoiar as decisões relacionadas com a produção vegetal. É importante,
porém salientar que o termo agricultura em inglês contempla a criação de animais,
porém entende-se que essa área não deve ser dissociada se adotarmos o conceito
aceito pela academia internacional (INAMASU et al., 2011).
No Brasil, principalmente por suas características geográficas, climáticas e
culturais, o nível de adoção da agricultura de precisão ainda é relativamente baixa
sendo assim uma área de estudo em pleno desenvolvimento. No âmbito regional a
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) conjuntamente com outras
instituições de pesquisa tem conduzido diversas áreas experimentais, promovendo
assim novas perspectivas sobre o tema. Dentre as geotecnologias mais empregadas
pela AP pode-se considerar a cartografia digital, o sensoriamento remoto, o sistema
de posicionamento global (GPS) e os Sistemas de Informação Geográfica (SIG).
Os SIGs podem ser utilizados como instrumento de fundamental importância
no gerenciamento agropecuário por ter a característica de ser um poderoso conjunto
de ferramentas para coleta, armazenagem, recuperação e exibição de dados do
17
mundo real para determinados propósitos (BURROUGH, 1986). O aspecto mais
fundamental dos dados tratados em um SIG é a natureza dual da informação: um
dado espacial ou dado geográfico possui uma localização expressa como
coordenadas de um mapa e atributos descritivos representados num banco de
dados convencional (CÂMARA et al., 2004).
Para a agricultura de precisão, o banco de dados de um SIG deve ser
constituído por diferentes temas, onde cada tema represente dados espaciais
georreferenciados de uma determinada variável como, por exemplo, a hidrografia, a
topografia e a classes de solos. Para geração dos temas é necessário o
processamento de um grande volume de dados sobre a área a ser trabalhada.
Devido ao fato da informação vir de várias fontes, a criação de normas para a
padronização de dados é fundamental para a organização da informação. Além da
padronização é importante documentar a informação, ou seja, a criação de
metadados, isto é, identificar a origem, a escala, o método de obtenção e outros. A
importância dos metadados reside no fato de que eles documentam os dados
existentes e facilitam o compartilhamento dos mesmos.
Com a popularização da internet e o consequente aumento da produção e
disponibilização de dados surge atualmente o WebGIS que é uma forma de união
entre as ferramentas SIG com a internet criando assim um canal para que uma
determinada instituição publique mapas georreferenciados e seus respectivos
atributos alfanuméricos.
A demanda e a oferta de dados espaciais crescem continuamente enquanto
os custos continuam relativamente altos. A utilização de soluções proprietárias vai
desde os sensores acoplados as máquinas até os softwares utilizados para o
processamento e visualização dos dados coletados em campo. Baseado nisto e no
fato de que a aquisição e principalmente o gerenciamento dos dados é crítica para
um projeto, torna-se desejável a adoção de geotecnologias livres e softwares open
source que, segundo Hexsel (2002), é um software cujo autor o distribui e outorga a
todos a liberdade de uso, cópia, alteração e redistribuição de sua obra. Assim as
geotecnologias livres e os softwares open source apresentam grande potencialidade
tanto no gerenciamento dos dados geográficos e descritivos, como na divulgação de
dados na internet através de WebGIS desenvolvidos sobre plataformas livres.
18
1.1 Objetivos
O objetivo geral deste estudo é desenvolver um Sistema de Informação
Geográfica e disponibilizá-lo na internet através de um WebGIS. Esta ferramenta
visa o gerenciamento integrado dos dados geoespaciais de pesquisa agropecuária
de interesse da Embrapa Pecuária Sul.
Os objetivos específicos estabelecidos foram:
Organizar e compilar as informações espaciais e alfanuméricas
disponíveis construindo um banco de dados georreferenciado com a
utilização de ferramentas open source.
Avaliar as potencialidades das geotecnologias livres no desenvolvimento
de aplicações para Web.
1.2 Estrutura da dissertação
No presente capítulo (capítulo 1) procurou-se contextualizar para o leitor o
foco principal deste estudo e descrever o objetivo do mesmo. Este documento
possui mais quatro capítulos. O capítulo 2 apresenta uma revisão da literatura sobre
o estado da arte e princípios da agricultura de precisão, e segue também
apresentando as técnicas de geoprocessamento e os aplicativos utilizados no
processamento dos dados e desenvolvimento do WebGIS. O capítulo 3 descreve a
escolha das tecnologias usadas na implementação do sistema e a descrição das
camadas de informações presentes na área piloto. O capítulo 4 apresenta o
resultado do processamento de dados e a interface do WebGIS detalhando suas
funcionalidades e resultados alcançados e o capítulo 5 apresenta as conclusões e
recomendações para trabalhos futuros.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Agricultura de Precisão
A Agricultura de Precisão compreende um conjunto de técnicas e
metodologias que visam otimizar o manejo das culturas e a utilização dos insumos
agropecuários, proporcionando máxima eficiência econômica. As ferramentas de AP
permitem o uso racional dos corretivos, fertilizantes e agrotóxicos garantindo a
redução dos impactos ambientais decorrentes da atividade agropecuária (BRASIL,
2011).
Existem relatos de que se trabalha com os conceitos inerentes à AP desde o
início do século XX, todavia as primeiras aplicações práticas da AP remetem aos
anos 1980, quando na Europa foi gerado o primeiro mapa de produtividade e nos
EUA fez-se a primeira adubação com doses variadas. Todavia, sem dúvida, o passo
determinante para a sua implementação foi o surgimento do sistema GPS, em torno
de 1990. No Brasil, as atividades ainda muito esparsas datam de 1995 com a
importação de equipamentos, especialmente colhedoras equipadas com monitores
de produtividade (MOLIN, 2011).
Atualmente, em uma nova fase, a agricultura de precisão é compreendida
como um tema abrangente, sistêmico, multidisciplinar e por isso não se limita a
cultura nem à região. Molin (2003) ratifica que a agricultura de precisão
recentemente é, acima de tudo, uma nova forma de gestão ou de gerenciamento da
produção agropecuária. É um elenco de tecnologias e procedimentos utilizados para
que as lavouras e os sistemas de produção sejam potencializados, tendo como
elemento chave o gerenciamento da variabilidade espacial da produção e dos
fatores nela envolvidos.
Um dos grandes desafios da agricultura brasileira é disponibilizar esta
tecnologia para os pequenos e médios produtores, como ferramenta para promover
a competitividade e sustentabilidade do agronegócio brasileiro, não só pelo uso
racional de insumos, mas também por ser uma ferramenta importante para a gestão
das atividades agropecuárias, gestão hídrica, rastreabilidade, defesa agropecuária e
20
monitoramento dos impactos ambientais. A aplicação desta tecnologia vai muito
além das atividades agrícolas, pois tem um enorme potencial e aplicabilidade nas
atividades pecuárias, como em Pecuária ou Zootecnia de Precisão, auxiliando,
principalmente, na promoção do conforto e bem estar animal (BRASIL, 2011).
Por seu caráter sistêmico, os Sistemas de Informação Geográfica têm sido
intensivamente utilizados na agricultura de precisão. Os SIG podem desempenhar
um papel vital na fase inicial da tomada de decisões espaciais através da sua
capacidade de integração e exploração de dados e informação de um variado leque
de fontes. Permitem armazenar, integrar e processar grandes quantidades de dados
georreferenciados e apresentar a informação graficamente com um formato de fácil
compreensão para os tomadores de decisão, não só no planejamento, mas também
como ferramenta operacional de apoio às decisões de gestão regular dos recursos
naturais.
2.1.1 Gestão Rural Integrada e AP
As tecnologias da Agricultura de Precisão têm sido aplicadas principalmente
para aumentar a produção das culturas. Estas tecnologias são extensíveis à gestão
dos recursos naturais, tanto na exploração agrícola, como em escalas mais amplas.
Esta competência ampliada da tecnologia de precisão, apropriadamente
denominada conservação de precisão, enfatiza a sustentabilidade dos recursos do
solo e água em sistemas agrícolas e naturais, não apenas para os benefícios
agrícolas, mas também para a proteção do ambiente. Para esse efeito, a
conservação de precisão é um conceito inclusivo que recorre à investigação e
tecnologia para o mapeamento da variação biológica e físico‐ química no solo, a fim
de auxiliar as decisões de gestão adequadas para essa variação, sob uma
perspectiva espacial e temporal (CABOT et al., 2006).
Segundo Nölle (2004), a agricultura está experimentando o uso intensivo das
tecnologias da geoinformação e Sistemas de Informação Geográfica. Como um dos
exemplos mais proeminentes, cita as demandas para o Integrated Administration
and Controlling System (IACS) que é o software de controle e gerenciamento dos
subsídios concedidos às atividades agrícolas, que desde 2005, apoiadas pelas
21
tecnologias da geoinformação, foram amplamente integradas na Europa em função
da construção do sistema de gerenciamento de parcelas agrícolas denominado Land
Parcel Information Systems (LPIS), que é utilizado por todos os estados membros.
Esta iniciativa gerou a oportunidade de administrar de forma integrada aplicações
que normalmente são tratadas isoladamente como:
Agricultura de Precisão;
Planejamento Estrutural Agrícola;
Gerenciamento de Nascentes e Erosões;
Consultoria Agrícola em Geral;
Rastreabilidade na Agricultura;
Uso de padrões pelos fazendeiros para que possam receber o pagamento
do subsídio;
Iniciativas como as da comunidade européia colocam as tecnologias da
geoinformação numa importante posição no mundo da tecnologia de informação (TI)
aplicada à agricultura e reforça a necessidade de uma visão multidisciplinar e
sistemática aplicada a gestão agropecuária. Haaren et al. (2012), a partir da
necessidade de um sistema padronizado que medisse a biodiversidade em uma
propriedade, desenvolveu um aplicativo, utilizando ferramentas open source, que
produz avaliação dimensionada ordinal ou metricamente e que sugere as
respectivas medidas de gestão adequadas. O método produz uma escala ordinal de
avaliação da biodiversidade, que inclui biótopos, espécies, conectividade entre
biótopos e a influência do uso e cobertura do solo (figura 1). Os resultados dos
testes de recobrimento e testes de robustez mostram que a avaliação pode ser
facilmente implementada, pois, em sua maior parte, dados disponíveis a partir de
agricultores ou consultores.
22
Figura 1 – Aplicativo de avaliação da biodiversidade
Fonte: Haaren et al. (2012).
A gestão integrada das variáveis promovida pelos Sistemas de Informação
Geográfica visando o pagamento por serviços ambientais ou ecossistêmicos ainda
não é uma realidade no Brasil visto que o governo federal não possui legislação
regulamentadora de tais ações (PEIXOTO, 2011). As evidentes diferenças
econômicas, geográficas, climáticas e culturais existentes entre as regiões
brasileiras podem ser consideradas um obstáculo ao desenvolvimento agropecuário
integrado do ponto de vista social, tecnológico e ambiental, todavia todo o
conhecimento e tecnologia utilizada na AP têm o potencial de auxiliar este
desenvolvimento desde que trabalhados em todas suas vertentes.
2.2 Cartografia e Geoprocessamento
A história da cartografia data da Grécia antiga, onde os antigos utilizavam
mapas para representar a sua visão de mundo e os lugares que os cercavam. A
introdução da tecnologia computacional na cartografia, a partir dos anos 60,
revolucionou a forma de criar, apresentar e usar mapas. Inicialmente, houve
relutância quanto ao uso de novas tecnologias computacionais na cartografia, devido
ao fato de que os cartógrafos, muitas vezes militares, tinham o receio de que o
23
computador não permitisse o desenho de um mapa tão preciso quanto os feitos à
mão (SANTANA, 2009).
A tecnologia computacional foi inicialmente utilizada na cartografia apenas
para a reprodução do processo tradicional, ainda que aprimorado por alguns
recursos de edição que facilitavam correções e reproduções. A dúvida nesse estágio
era quanto à gravação dos mapas, pois existia o receio da perda de qualidade
(CASTRO, 2011).
Com o passar do tempo e a implementação total da tecnologia computacional,
deu-se início aos mapas digitais, banco de dados para armazenamento de
informações alfanuméricas, e até mesmo o início de conceitos como visualização
cartográfica.
A partir desse avanço, proporcionado pela era da informação, a cartografia,
que tinha apenas a função de trazer imagens e dados georreferenciados de
interesse do homem, desenvolveu-se para a representação de múltiplos fenômenos
que o homem deve conhecer para que possa tomar determinadas decisões.
Conforme Ramos e Gerardi (2002) atualmente, já existem tecnologias para
que ao perder-se no trânsito, fazendo uso de seu computador portátil ou telefone
celular, a pessoa possa consultar um serviço de mapas de localização on-line. Este
serviço poderá informar-lhe o menor caminho, a situação do trânsito ao longo do
percurso, o tempo de deslocamento e até mesmo o preço da corrida de táxi, além
disso, a geoinformação pode chegar até mesmo ao requinte de que, ao entrar em
uma determinada rua, a pessoa receba mensagens com as ofertas das lojas ao
longo do percurso. Todos estes avanços configuram a nova forma de fazer
cartografia denominada Cartografia Digital.
O surgimento de tecnologias que possibilitam a integração de diferentes
mídias para a transmissão de informações (multimídia), a possibilidade da interação
entre leitor e informação por meio digital e a estruturação da informação de maneira
não-linear são alguns dos aspectos que podemos destacar como fundamentais para
que se possa pensar em uma nova cartografia, baseada nos princípios da
Visualização Cartográfica (RAMOS; GERARDI, 2002).
Ainda segundo Ramos e Gerardi (2002), o conceito de Visualização
Cartográfica surgiu no início dos anos noventa e é decorrente do movimento da
Visualização Científica. O conceito de visualização, aplicado à cartografia, consiste
em fornecer ao leitor do mapa a possibilidade de explorar informações, estabelecer
24
análises e desta forma obter um conhecimento novo sob forma de mapa. Desta
forma, o leitor é agente ativo na construção da representação, e não apenas um
mero receptor da informação já previamente analisada e representada por um
cartógrafo.
A coleta de informações sobre a distribuição geográfica de recursos minerais,
propriedades, animais e plantas sempre foi uma parte importante das atividades das
sociedades organizadas. Até recentemente, no entanto, isto era feito apenas em
documentos e mapas em papel, fato que impedia uma análise que combinasse
diversos mapas e dados. Com o desenvolvimento simultâneo, na segunda metade
deste século, da tecnologia de informática, tornou-se possível armazenar e
representar tais informações em ambiente computacional, abrindo espaço para o
aparecimento do geoprocessamento.
Nesse contexto, o termo geoprocessamento denota a disciplina do
conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento
da informação geográfica e que vem influenciando de maneira crescente as áreas
de Cartografia, Análise de Recursos Naturais, Transportes, Comunicações, Energia,
Planejamento Urbano e Regional. As ferramentas computacionais para
Geoprocessamento, chamadas de SIGs permitem realizar análises complexas, ao
integrar dados de diversas fontes e ao criar bancos de dados georreferenciados.
Tornam ainda possível automatizar a produção de documentos cartográficos
(CÂMARA et al., 2004).
Pode-se dizer, de forma genérica, ―Se onde é importante para seu negócio,
então Geoprocessamento é sua ferramenta de trabalho‖. Sempre que o onde
aparece, dentre as questões e problemas que precisam ser resolvidos por um
sistema informatizado, haverá uma oportunidade para considerar a adoção de um
SIG (CÂMARA et al., 2004).
2.3 Natureza dos Dados Espaciais
Dados espaciais caracterizam-se especificamente pelo atributo da localização
geográfica. Há outros fatores importantes inerentes aos dados espaciais, mas a
localização é preponderante. Um objeto qualquer (como uma cidade, a foz de um rio
25
ou o pico de uma montanha) somente tem sua localização geográfica estabelecida
quando se pode descrevê-lo em relação a outro objeto cuja posição seja
previamente conhecida ou quando se determina sua localização em relação a certo
sistema de coordenadas.
O estabelecimento de localizações sobre a superfície terrestre sempre foi um
os objetos de estudo da Geodésia, ciência que se encarrega da determinação da
forma e das dimensões da Terra. A seguir são apresentados alguns conceitos de
Geodésia que desempenham um papel de extrema importância na área de
Geoprocessamento.
2.3.1 Sistemas de Coordenadas
Os sistemas de coordenadas são necessários para expressar a posição de
pontos sobre uma superfície, seja ela um elipsóide, esfera ou um plano. Para o
elipsóide, ou esfera, usualmente emprega-se um sistema de coordenadas cartesiano
e curvilíneo (Paralelos e Meridianos). Para o plano, um sistema de coordenadas
cartesianas X e Y é usualmente aplicável (MAGALHÃES, 1998).
O usuário de SIG está acostumado a navegar em seus dados através de
ferramentas simples como o apontamento na tela com o cursor e a subsequente
exibição das coordenadas geográficas da posição indicada. Por trás da simplicidade
aparente dessa ação, há algumas transformações entre diferentes sistemas de
coordenadas que garantem a relação entre um ponto na tela do computador e as
coordenadas geográficas (D´ALGE, 2001).
2.3.1.1 Sistema de Coordenadas Geográficas
É o sistema de coordenadas mais antigo. Nele, cada ponto da superfície
terrestre é localizado na interseção de um meridiano com um paralelo. A partir da
consideração da Terra como uma esfera, o sistema de coordenadas básico utilizado
é da mesma forma, esférico, chamado sistema geocêntrico polar. Neste sistema,
26
considera-se que qualquer ponto na superfície terrestre dista igualmente do centro
da esfera (PINA; SANTOS, 2000).
As linhas horizontais chamam-se paralelos, pois são paralelas à linha do
equador, e servem para medir a latitude (direção norte-sul), enquanto que as linhas
verticais desta rede são os chamados meridianos e vão de um pólo a outro, servindo
para medir a longitude (direção leste-oeste). Os paralelos e meridianos podem ser
observados na figura 2.
Figura 2 – Eixos Paralelos e Meridianos
Fonte: Pina e Santos (2000).
Conforme D´Alge (2001) o meridiano de origem (também conhecido como
inicial ou fundamental) é aquele que passa pelo antigo observatório britânico de
Greenwich, escolhido convencionalmente como a origem (0°) das longitudes sobre a
superfície terrestre e como base para a contagem dos fusos horários. A leste de
Greenwich os meridianos são medidos por valores crescentes até +180°. A oeste,
suas medidas decrescem até o limite de -180°.
O Equador é o paralelo que divide a Terra em dois hemisférios (Norte e Sul) e
é considerado como o pararelo de origem (0°). Partindo do equador em direção aos
pólos têm-se vários planos paralelos ao equador, cujos tamanhos vão diminuindo
até que se reduzam a pontos nos pólos Norte (+90°) e Sul (-90°).
Longitude de um lugar qualquer da superfície terrestre é a distância angular
entre o lugar e o meridiano inicial ou de origem, contada sobre um plano paralelo ao
27
equador. Latitude é a distância angular entre o lugar e o plano do Equador, contada
sobre o plano do meridiano que passa no lugar (figura 3).
Figura 3 – Diagrama das Latitudes e Longitudes
Fonte: Pina e Santos (2000).
2.3.1.2 Sistema de Coordenadas Planas ou Cartesianas
O sistema de coordenadas planas, também conhecido por sistema de
coordenadas cartesianas, baseia-se na escolha de dois eixos perpendiculares cuja
interseção é denominada origem, que é estabelecida como base para a localização
de qualquer ponto do plano. Nesse sistema de coordenadas um ponto é
representado por dois números reais: um correspondente à projeção sobre o eixo x
(horizontal) e outro correspondente à projeção sobre o eixo y (vertical). O sistema de
coordenadas planas é naturalmente usado para a representação da superfície
terrestre num plano, ou seja, confunde-se com aquilo que se chama de sistema de
coordenadas de projeção.
A elaboração de um mapa requer um método que estabeleça uma relação
entre os pontos da superfície da Terra e seus correspondentes no plano de projeção
do mapa. Para se obter essa correspondência, utilizam-se os sistemas de projeções
cartográficas. De um modo genérico, um sistema de projeção fica definido pelas
relações apresentadas entre as coordenadas planas ou de projeção (x,y) e as
coordenadas geográficas (φ, λ). Isto ocorre porque não se pode passar de uma
28
superfície curva para uma superfície plana sem que haja deformações. Por isso os
mapas preservam certas características ao mesmo tempo em que alteram outras.
Atualmente o Sistema Universal Transverso de Mercator (UTM) é um dos
sistemas de projeção mais utilizados mundialmente. Conforme Pina e Santos (2000)
este sistema surgiu em 1947 para determinar as coordenadas retangulares nas
cartas militares, em escala grande, de todo o mundo. Tendo sido proposto em 1951,
pela IUGG (International Union of Geodesy and Geophysics) como um sistema
universal, numa tentativa de unificação dos trabalhos cartográficos.
No Brasil, o sistema UTM foi adotado em 1955 pela Diretoria de Serviço
Geográfico (DSG) do Exército e pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IBGE) para o mapeamento sistemático do país. Gradativamente foi sendo adotado
para o mapeamento topográfico de qualquer região, sendo hoje bastante utilizado
em variados tipos de levantamentos. O mapeamento sistemático do Brasil, que
compreende a elaboração de cartas topográficas nas escalas 1:250.000, 1:100.000,
1:50.000 e 1:25.000, é feito na projeção UTM (D’ALGE, 2001).
De acordo com Pina e Santos (2000), as principais características do sistema
UTM são:
A Terra é dividida em 60 fusos de 6º de longitude, numerados a partir do
anti-meridiano de Greenwich (180º), seguindo de oeste para leste até o
fechamento neste mesmo ponto de origem (figura 4);
Cada fuso possui um meridiano central (MC) que o divide exatamente ao
meio, sendo o seu valor igual ao do limite inferior do fuso mais 3 graus;
Contagem de coordenadas é idêntica em cada fuso e tem sua origem a
partir do cruzamento entre a linha do equador e o meridiano central do
fuso; e
A extensão em latitude vai de 80º Sul até 84º Norte, ou seja, vai até às
calotas polares.
29
Figura 4 – Contagem dos fusos do sistema UTM
Fonte: Pina e Santos (2000).
No Sistema de Coordenadas UTM a origem das coordenadas se dá no
cruzamento da linha do equador com o meridiano central de cada fuso. Logo, as
mesmas coordenadas se repetem em todos os fusos, o que torna fundamental o
conhecimento acerca da numeração do fuso ou da coordenada do Meridiano Central
já que estes são os únicos parâmetros que distinguem os fusos.
Para evitarem coordenadas negativas, são acrescidas as seguintes
constantes:
10.000.000 m para o Equador no hemisfério sul (no hemisfério norte o
equador recebe o valor de 0m). As coordenadas diminuem em direção ao
pólo sul e aumentam em direção ao pólo norte.
500.000 m para o meridiano central de cada fuso. As coordenadas
aumentam para leste e diminuem para oeste do Meridiano Central.
2.4 Sistemas de Informação Geográfica
De acordo com Casanova et al. (2005), o termo Sistema de Informação
Geográfica (SIG) é aplicado para sistemas que realizam o tratamento computacional
30
de dados geográficos. A principal diferença de um SIG para um sistema de
informação convencional é sua capacidade de armazenar tanto os atributos
descritivos como as geometrias dos diferentes tipos de dados geográficos. A partir
destes conceitos, é possível indicar as principais características de SIGs:
Inserir e integrar, numa única base de dados, informações espaciais
provenientes de meio físico-biótico, de dados censitários, de cadastros
urbano e rural, e outras fontes de dados como imagens de satélite, e GPS.
Oferecer mecanismos para combinar as várias informações, através de
algoritmos de manipulação e análise, bem como para consultar, recuperar
e visualizar o conteúdo da base de dados geográficos.
No nível mais próximo ao usuário, a interface homem-máquina define como o
sistema é operado e controlado. Esta interface pode ser tanto baseada na
visualização de mapas estáticos como numa ―mesa de trabalho‖, como adaptada ao
ambiente de navegação da internet e/ou baseadas em linguagens de comando
como Structured Query Language (SQL). Os componentes de um SIG estão
mostrados na figura 5.
No nível intermediário, um SIG deve ter mecanismos de processamento de
dados espaciais. A entrada de dados inclui os mecanismos de conversão de dados.
Os algoritmos, de consulta e análise espacial, incluem as operações topológicas,
álgebra de mapas, estatística espacial, modelagem numérica de terreno e
processamento de imagens.
Os mecanismos de visualização e plotagem devem oferecer suporte
adequado para a apreensão cognitiva dos aspectos relevantes dos dados
pesquisado. No caso dos mapas interativos, Maziero (2007) ratifica que não devem
ser uma transcrição ou cópia dos mapas estáticos, como a digitalização dos mapas
no papel para formatos digitais. As feições mapeadas e a simbologia do mapa
estático precisam de adequações para então ser traduzidas para uso no
mapeamento digital. São necessárias soluções que previnam problemas de
percepção na interface digital. Maziero (2007) considera também que a tecnologia
deve ser útil para que o usuário atinja com facilidade e satisfação os seus objetivos
quando usa um mapa interativo.
No nível mais interno do sistema, um sistema de gerência de bancos de
dados geográficos oferece armazenamento e recuperação dos dados espaciais e
seus atributos. Cada sistema, em função de seus objetivos e necessidades,
31
implementa estes componentes de forma distinta, mas todos os subsistemas citados
devem estar presentes num SIG.
Figura 5 – Estrutura Geral de Sistemas de Informação Geográfica
Fonte: Câmara et al. (1996).
2.4.1 Arquitetura SIG
De acordo com Casanova et al. (2005), ao longo dos anos, as
implementações de SIGs seguiram diferentes arquiteturas, distinguindo-se
principalmente pela estratégia adotada para armazenar e recuperar dados espaciais.
Mais recentemente, tais arquiteturas evoluíram para utilizar, cada vez mais, recursos
de Sistemas de Gerência de Banco de Dados (SGBDs). Um SGBD oferece serviços
de armazenamento, consulta e atualização de bancos de dados. Existem
basicamente duas principais formas de integração entre os SIGs e os SGBDs, que
são a arquitetura dual e a arquitetura integrada.
A arquitetura dual, mostrada na figura 6 (esquerda) armazena os
componentes espaciais dos objetos separadamente. A componente convencional,
ou alfanumérica, é armazenada em um SGBD relacional e a componente espacial é
32
armazenada em arquivos com formato proprietário. Os principais problemas dessa
arquitetura são:
Dificuldade no controle e manipulação dos componentes espaciais;
Dificuldade em manter a integridade entre a componente espacial e a
componente alfanumérica;
Separação entre o processamento da parte convencional, realizado pelo
SGBD, e o processamento da parte espacial, realizado pelo aplicativo
utilizando os arquivos proprietários;
Dificuldade de interoperabilidade, já que cada sistema trabalha com
arquivos com formato proprietário.
Figura 6 – Arquitetura Dual e Integrada
Fonte: Casanova et al. (2005).
A arquitetura integrada, mostrada na figura 6 (direita), consiste em armazenar
todos os dados em um SGBD, ou seja, tanto a componente espacial quanto a
alfanumérica. Sua principal vantagem é a utilização dos recursos de um SGBD para
controle e manipulação de objetos espaciais, como gerência de transações, controle
de integridade, concorrência e linguagens próprias de consulta. Sendo assim, a
manutenção de integridade entre a componente espacial e alfanumérica é feita pelo
SGBD (CÂMARA et al., 2004).
33
2.4.2 Tipos de Dados Espaciais em SIG
Conforme Câmara et al. (1996) os dados georreferenciados são comumente
caracterizados a partir de três componentes fundamentais:
Características não-espaciais, descrevendo o fenômeno sendo estudado,
tais como o nome e o tipo da variável;
Características espaciais, informando a localização espacial do fenômeno,
ou seja, seu georreferenciamento, associado às propriedades geométricas
e topológicas;
Características temporais, identificando o tempo para o qual tais dados
são considerados, isto é, quando foram coletados e sua validade.
A distribuição espacial dos dados georreferenciados pode conter uma, duas
ou três dimensões. Como exemplo pode-se citar as medidas pluviométricas em
locais pré-determinados (dados pontuais); a descrição de uma área de vegetação
(dados em 2D); ou fenômenos atmosféricos (dados em 3D). Enquanto determinados
fatores permanecem relativamente constantes ao longo do tempo (por exemplo, tipo
de solo ou bacia hidrográfica), outros aspectos podem variar rapidamente, em
função de mudanças políticas ou socioeconômicas.
Outro aspecto muito importante reside no fato de que os fenômenos
georreferenciados não existem sozinhos no espaço, ou seja, tão importante quanto
localizá-los é descobrir e representar os seus relacionamentos. Estes
relacionamentos são inúmeros e, de fato, dependem da percepção do usuário. Tais
relacionamentos são muitas vezes imprecisos (por exemplo, ―perto‖, ―à direita de‖) e
dependentes do contexto.
De uma forma geral, consultas a dados em SIGs podem envolver tanto o
estado de um fenômeno quanto a sua distribuição espacial e temporal. As consultas
podem se limitar a um fenômeno específico ou a relacionamentos espaço-temporais
entre fenômenos geográficos distintos.
34
2.4.3 Estruturas de Representação em SIG
Conforme descrito por Câmara et al. (2004) e Casanova et al. (2005) as
estruturas de dados, utilizadas em bancos de dados geográficos, podem ser
divididas em duas grandes classes: estruturas vetoriais e estruturas matriciais. De
acordo com Pina e Santos (2000), ambas surgiram como solução para a
estruturação de dados gráficos, contudo, tanto uma quanto outra possui vantagens e
desvantagens de acordo com a utilização a que se destinam.
A maioria dos SIG atuais suporta ambas as estruturas, o que permite ao
usuário efetuar transformações entre elas conforme lhe seja mais apropriado. É
importante ressaltar que nenhuma das estruturas é a ideal em todas as ocasiões, e
os critérios de escolha baseiam-se fundamentalmente nos objetivos do projeto
(PINA; SANTOS, 2000).
2.4.3.1 Representação Matricial
As estruturas matriciais, também denominadas raster, utilizam uma grade
regular sobre a qual se representa, célula a célula, o elemento que está sendo
representado. A cada célula atribui-se um código referente ao atributo estudado de
tal forma que o computador saiba a que elemento ou objeto pertence determinada
célula. Nesta representação, o espaço é representado como uma matriz P (m, n)
composto de m colunas e n linhas, onde cada célula possui um número de linha, um
número de coluna e um valor correspondente ao atributo estudado e cada célula é
individualmente acessada pelas suas coordenadas (CASANOVA et al., 2005).
A representação matricial supõe que o espaço pode ser tratado como uma
superfície plana, onde cada célula está associada a uma porção do terreno. A
resolução do sistema é dada pela relação entre o tamanho da célula no mapa ou
documento e a área por ela coberta no terreno, como mostrado na figura 7.
35
Figura 7 – Estrutura matricial
Fonte: Casanova et al. (2005).
A resolução espacial do sistema é dada pela relação entre o tamanho da
célula no mapa ou documento e a área por ela coberta no terreno. A figura 8 mostra
um mesmo mapa representado por células de diferentes tamanhos (diferentes
resoluções), representando a mesma área no terreno (CÂMARA et al., 2004).
Figura 8 – Representação Matricial em Diferentes Resoluções Espacias
Fonte: Câmara et al. (2004).
O mapa do lado esquerdo possui resolução espacial quatro vezes menor que
o mapa do lado direito, as avaliações de áreas e distâncias serão bem menos exatas
36
que no primeiro. Em contrapartida, o espaço de armazenamento necessário para o
mapa da direita será quatro vezes maior que o da esquerda.
2.4.3.2 Representação Vetorial
As estruturas vetoriais são utilizadas para representar as coordenadas das
fronteiras de cada entidade geográfica, através de três formas básicas: pontos,
linhas, e áreas (ou polígonos), definidas por suas coordenadas cartesianas, como
mostradas na figura 9 (CASANOVA et al., 2005).
Figura 9 – Representações vetoriais em duas dimensões
Fonte: Casanova et al. (2005).
Um ponto é um par ordenado (x, y) de coordenadas espaciais. O ponto pode
ser utilizado para identificar localizações ou ocorrências no espaço. São exemplos:
localização de crimes, ocorrências de doenças, e localização de espécies vegetais.
Uma linha é um conjunto de pontos conectados e é utilizada para guardar feições
unidimensionais.
Uma área (ou polígono) é definida como um conjunto ordenado de pontos
interligados, em que o primeiro ponto e o último coincidem. São utilizados quase
sempre na representação de zonas que possuem uniformemente uma dada
37
propriedade, ou seja, figura fechada, cujo os limites encerram uma área homogênea
como setores censitários, distritos, zonas de manejo agrícola, municípios (CÂMARA
et al., 2004).
A tabela 1 apresentada por Casanova et al. (2005) e bastante documentada
por diversos autores demonstra as vantagens e desvantagens entre as estruturas de
dados matricial e vetorial. Basicamente isto inclui volume de dados (ou eficiência de
armazenamento), eficiência de recuperação, eficiência na manipulação dos dados
(ou processamento), acurácia e precisão dos dados e visualização dos dados.
Algumas dessas diferenças, no entanto, são menos importantes nas
implementações modernas de SIG.
A principal vantagem das estruturas matricial está em sua simplicidade, não
exigindo programas complexos para a manipulação dos dados, facilitando a
elaboração de aplicações específicas. O problema no uso desta estrutura refere-se à
precisão dos mapas digitais obtidos, uma vez que esta depende diretamente da
resolução da quadrícula, acarretando sérias dificuldades na representação de
manchas pequenas ou padrões lineares como rios e estradas. A solução nestes
casos é o refinamento da malha, porém exige meios de armazenamento mais
potentes. Outra limitação da estrutura matricial, quando comparada com a vetorial,
refere-se à qualidade visual de apresentação dos produtos finais (mapas),
produzidos em impressoras e/ou plotters, assim como a precisão obtida. A estrutura
vetorial permite uma apresentação mais adequada dos dados, não só do ponto de
vista estético, mas também pelo fato de que o produto final assemelha-se muito
mais à forma analógica (convencional) de elaboração de mapas.
Os modernos SIGs possibilitam acessar, armazenar, manejar, recuperar e
visualizar dados de ambas as estruturas (matricial e vetorial), assim como a
possibilidade de converter dados de uma estrutura para outra. Normalmente, para o
processo de entrada de dados (via mesa digitalizadora ou vetorização) utiliza-se a
estrutura vetorial, e para o processo de análise e cruzamento de mapas (temas), a
estrutura matricial (ROSA, 2004).
38
Tabela 1 – Comparação entre estruturas vetoriais e matriciais
Aspecto Vetorial Matricial
Armazenamento Por coordenadas (mais eficiente)
Requer mais espaço de armazenamento
Algoritmos Problemas com erros Geométricos
Processsamento mais rápido e eficiente.
Escalas de trabalho Adequado tanto a grandes quanto a pequenas escalas
Mais adequado para pequenas escalas (1:25.000 e menores)
Análise, Simulação e Modelagem
-Representação indireta de fenômenos contínuos - Álgebra de mapas é Limitada
- Representa melhor fenômenos com variação contínua no espaço - Simulação e modelagem mais fáceis
Fonte: Casanova et al. (2005).
2.4.4 Softwares Livres e SIGs
A característica mais importante do software livre é a liberdade de uso, cópia,
modificações e redistribuição. Esta liberdade é conferida pelos autores do programa
e é efetivada através da distribuição do código fonte dos programas, o que os
transforma em bens públicos, disponíveis para utilização por toda a comunidade e
da maneira que seja mais conveniente a cada indivíduo. O software livre ganhou
notoriedade nos últimos anos. Este modo de produção de software tem resultado em
produtos de excelente qualidade e grande alcance em alguns setores do mercado
mundial de software (HEXSEL, 2002).
A liberdade para usar, copiar, modificar e redistribuir software livre lhe confere
uma série enorme de vantagens sobre o software proprietário. A mais importante
delas é a disponibilidade do código fonte, porque isto evita que os usuários se
tornem reféns de tecnologias proprietárias.
A comunidade de desenvolvimento de software livre está espalhada pelo
mundo todo e seus participantes cooperam nos projetos através da internet. Estima-
se que participam desta comunidade mais de 100 mil programadores e projetistas,
com a grande maioria deles trabalhando voluntariamente em um ou mais projetos.
Estima-se também que existam mais de 10 milhões de usuários regulares de
sistemas operacionais e aplicativos distribuídos como software livre.
39
Com números desta ordem de grandeza e produtos de excelente qualidade, o
modo de produção de software livre aparenta ser um novo e fundamental
componente da economia moderna, que por ser moderna depende fortemente de
softwares.
Os softwares proprietários (não-livres) geralmente são produzidos com a
finalidade de obtenção de lucro e, portanto, estão sujeito a três tipos principais de
pressões de mercado:
Inclusão de funcionalidades ―imprescindíveis‖ (e frequentemente inúteis);
Obsolescência programada para possibilitar a venda de novas versões;
Prazos de desenvolvimento e testes muito curtos para atender às
pressões já mencionadas.
Na tentativa de atender as necessidades do mercado, muitos softwares
proprietários são vendidos antes mesmo de terem passado por testes suficientes, e
estarem, portanto estáveis e livres da maioria dos erros de programação.
Em contraponto aos softwares proprietárias, Hexsel (2002) propõem uma lista
com as principais vantagens da utilização dos softwares livres.
Custo social é baixo;
Não se fica refém de tecnologia proprietária;
Independência de fornecedor único;
Desembolso inicial próximo de zero;
Robustez e segurança;
Possibilidade de adequar aplicativos e redistribuir versão alterada;
Suporte abundante e gratuito; e
Sistemas e aplicativos geralmente muito configuráveis.
Os benefícios econômicos provenientes da utilização de softwares livres são
muito maiores e mais importantes que a simples economia com o licenciamento de
software. A robustez e confiabilidade do software livre provocam reduções
significativas em custos operacionais. Além disso, a possibilidade de consulta ao
código dos programas permite condições de estudo e aprendizado que são
absolutamente inviáveis com software proprietário.
O código de um programa distribuído como software livre torna-se um bem
público que está à disposição de toda a sociedade. Neste sentido, o software
assemelha-se ao conhecimento científico, que uma vez difundido pode ser
40
livremente utilizado por todos, e que assim possibilita o próprio avanço da Ciência.
Portanto, os benefícios sociais da publicação e do uso de software livre são: a
liberdade na utilização das ferramentas, e especialmente a disponibilidade do
conhecimento envolvido na produção destas ferramentas.
Outro benefício social importante é a transparência na codificação das
informações tratadas pelos programas. Os formatos empregados para armazenar e
tratar as informações são abertos porque o código fonte dos programas pode ser
livremente examinado, e não existe assim a possibilidade de que, por exemplo,
dados usados no serviço público sejam mantidos em formatos de propriedade de
uma entidade privada. O mesmo raciocínio se aplica aos protocolos de comunicação
empregados para a transferência de informações entre computadores ou sistemas
(HEXSEL, 2002).
Conforme Uchoa e Ferreira (2004) o rápido crescimento dos softwares livres
tem abastecido o mercado com diversas aplicações em vários segmentos. Hoje
quando se pensa numa solução livre, dispõe-se de uma grande variedade de
soluções sem custo de licenciamento.
O segmento das geotecnologias também tem sido bastante influenciado pelas
soluções livres, inclusive com o desenvolvimento cooperativo de robustos SIGs e
padrões de interoperabilidade.
Consequentemente o SIG, o WebGIS e tecnologias associadas tais como
Sensoriamento Remoto e GPS sofreram um grande impacto com o surgimento de
software de código aberto nas respectivas áreas. O código aberto tornou-se um fator
importante e incontornável na indústria do software.
A partir de exemplos como as prefeituras de Porto Alegre e do Recife, o
governo federal brasileiro tem anunciado apoio aos projetos de implantação de
software livre. As expectativas do governo se baseiam em quatro hipóteses sobre o
software livre (CÂMARA, 2010):
(a) menor custo;
(b) independência de tecnologia proprietária;
(c) disponibilidade de soluções de software livre eficiente e com boa
qualidade;
(d) existência de capacidade local de desenvolver soluções adaptadas para o
cliente público brasileiro.
41
Existe um grande número de licenças para software de código aberto. Entre
os mais populares temos as seguintes (OPEN SOURCE INITIATIVE, 2014):
GNU General Public License (GPL) - uma das licenças mais populares,
amplamente utilizado em sistemas operativos baseados em Linux. A
licença que é recomendada e promovida pela Free Software Foundation.
GNU Lesser General Public License (LGPL) - licença menos restritiva e
ligeiramente diferente do GPL.
Berkeley Software Distribution License (BSD) - um homólogo tradicional da
licença GPL, por sua atitude liberal que permite o uso comercial, sem
obrigação alguma de compensação direta.
Mozilla Public License (MPL) - uma licença equilibrada que tenta dar as
respectivas liberdades de ambos os mundos do software comercial e livre.
A licença é endossada pela Mozilla Foundation, e consequentemente, a
maioria (senão todos) dos projetos apoiados pela fundação a usa.
Apache License - uma licença liberal, que não exige que os trabalhos
derivados sejam licenciados da mesma maneira, mas apenas "lembrar" do
uso da licença Apache no software distribuído. Amigável no seu uso em
software comercial. A licença é de autoria e totalmente subscrita pela
Apache Software Foundation, assim, a maioria dos projetos comerciais
estão usando como uma licença preferida.
Domínio Público - por vezes não há requisitos específicos ou obrigações
que acompanham o código-fonte de um projeto ou um produto. Às vezes,
por motivos de simplicidade e atitude os programadores decidem colocar
sem limitações, deixando-a fazer parte do Domínio Público. Logo, o
software de domínio público implica nenhuma regulamentação na forma
como o software é utilizado.
2.5 Aplicativos WEB
O interesse dos programadores pelo desenvolvimento para a internet já atinge
um nível muito alto desde que o uso da web se popularizou. Isso ocorre, em grande
42
parte, pela complexidade desses sistemas e pelo envolvimento cada vez maior de
tecnologias variadas (LOBO, 2007).
A evolução das tecnologias de telecomunicação teve um impacto fundamental
no aparecimento de novas plataformas e, consequentemente, a necessidades da
disponibilidade de informações. Cada vez mais se pretende que a informação seja
disponibilizada a qualquer hora, em qualquer lugar e para qualquer plataforma. A
portabilidade da informação passa a ser um requisito essencial no âmbito da sua
distribuição através da internet (ARAUJO; ROCHA, 2004).
Os aplicativos WebGIS, como ferramenta de divulgação de dados
geográficos, são atualmente desenvolvidos utilizando uma vasta gama de aplicativos
e linguagens de programação que, a critério dos desenvolvedores, são utilizados
visando atender as necessidades do cliente e minimizar o custo de desenvolvimento
e manutenção do sistema. Segue a descrição de uma lista de softwares e
linguagens que foram utilizados no desenvolvimento do WebGIS Labeco Embrapa
Pecuária Sul.
2.5.1 Linguagem de Programação PHP, HTML e JavaScript
2.5.1.1 Linguagem de Programação PHP
PHP é uma sigla recursiva que significa HyperText Preprocessor. O PHP é
uma linguagem de código-fonte aberto, muito utilizada na internet e especialmente
criada para o desenvolvimento de aplicativos web. É uma linguagem de
programação baseada na linguagem C que é processada no servidor, ou seja,
aquela que é executada no servidor web antes da página ser enviada através da
internet ao cliente. As páginas que executam no servidor podem realizar acessos a
banco de dados, conexões de rede, e outras tarefas para criar a página final que
será vista pelo cliente (ANGEL ALVAREZ, 2014).
A diferença de PHP com relação a linguagens semelhantes à JavaScript é
que o código PHP é executado no servidor, sendo enviado para o cliente apenas
43
HTML puro. Na figura 10, pode-se observar o processamento realizado por um
aplicativo web desenvolvido na linguagem de programação PHP.
Figura 10 – Diagrama de funcionamento da linguagem de programação PHP
Fonte: Angel Alvarez (2014).
Possivelmente a mais forte e mais significativa característica do PHP seja seu
suporte a uma ampla variedade de sistemas de gerenciamento de bancos de dados
(PHP GROUP, 2014), além de possuir capacidade de extensibilidade e oferecer aos
usuários finais uma infraestrutura sólida para diversos bancos de dados e
protocolos. Outra característica chave do PHP é o suporte a sintaxe para orientação
a objetos, que é bem mais consistente, melhorando assim o desempenho e o
desenvolvimento de aplicações complexas.
2.5.1.2 Linguagem de Programação HTML
HTML é uma abreviação de Hypertext Markup Language, em português,
linguagem de marcação de hipertexto. Resumindo em uma frase: o HTML é uma
linguagem para publicação de conteúdo (texto, imagem, vídeo, áudio e etc.) na web.
44
O HTML é baseado no conceito de hipertexto. Hipertexto são conjuntos de
elementos – ou nós – ligados por conexões. Estes elementos podem ser palavras,
imagens, vídeos, áudio, documentos, etc. Estes elementos conectados formam uma
grande rede de informação. Eles não estão conectados linearmente como se fossem
textos de um livro, onde um assunto é ligado ao outro seguidamente. A conexão
feita em um hipertexto é baseada em procedimentos de lógica que permitem a
comunicação de dados, organizando conhecimentos e guardando informações
relacionadas.
Para distribuir informação de uma maneira global, é necessário haver uma
linguagem que seja entendida universalmente por diversos meios de acesso. O
HTML se propõe o ser esta linguagem.
Desenvolvido originalmente por Tim Berners-Lee, o HTML ganhou
popularidade quando o browser Mosaic desenvolvido na década de 1990 ganhou
força. A partir daí, desenvolvedores e fabricantes de browsers utilizaram o HTML
como base, compartilhando as mesmas convenções (FERREIRA; EIS, 2011).
2.5.1.3 Linguagem de Programação JavaScript
O JavaScript surgiu com o nome de LiveScript, uma linguagem de criação de
scripts elaborada especificamente para a Netscape Navigator. A Netscape, em
conjunto com a Sun, mudou o nome para JavaScript. Atualmente, o JavaScript, é
uma linguagem de programação orientada a objetos (KAUFMAN et al., 1997).
JavaScript é uma linguagem de script usada para criar páginas web
interativas. Esta linguagem está, como em PHP, embutida dentro de códigos HTML,
porém atua de uma forma diferente. A linguagem HTML serve para traduzir ao
browser todos os componentes de uma página, como caixas de texto, botões, estilos
de fonte, etc. (VEER, 2004).
Ainda conforme Veer (2004), a linguagem JavaScript trata esses
componentes interativamente dependendo de ações de usuários. Nesta linguagem é
usado o paradigma de orientação a objetos, sendo assim, os componentes
supracitados são tratados como objetos. Pode-se, portanto, utilizar métodos para
45
alterar esses objetos ou criar eventos decorrentes de uma ação, como por exemplo,
ao ser acionado um botão da página.
2.5.2 Banco de Dados
Apesar de o termo ―banco de dados‖ parecer um tanto quanto técnico para a
maioria das pessoas, trata-se de um conceito amplamente conhecido e empregado
por quase toda a população mundial. Atualmente, a maioria das pessoas tem acesso
a equipamentos, cujas funções, são de armazenamento de informações (FERRARI,
2007).
Tudo isso remete ao conceito de banco de dados, ou seja, um local no qual é
possível armazenar informações, para consulta ou utilização, quando necessário,
independente do aplicativo que se deseja usar para o armazenamento e
manipulação das informações, todos os bancos de dados são constituídos por três
elementos básicos: campos, registros e tabelas (FERRARI, 2007).
No WebGIS proposto, a ferramenta de banco de dados usada é o MySQL, por
ser uma ferramenta de caráter livre, de fácil aprendizado, prática e ao qual o PHP
tem suporte.
2.5.2.1 Banco de Dados Relacional
A década de 70 foi um marco na evolução dos bancos de dados digitais pois
foi nesta época que surgiram os bancos de dados relacionais, definidos como
conjuntos autoexplicativos de registros integrados. Antes disso os bancos de dados
utilizavam estruturas hierárquicas, o que tornava sua estrutura complexa e difícil de
ser consultada.
O modelo relacional foi o primeiro modelo de banco de dados formal. Sua
principal proposição é de que todos os dados sejam representados como relações
matemáticas, isto é, um subconjunto do produto cartesiano de n conjuntos
(FERRARI, 2007).
46
Desta maneira, o modelo relacional permite ao projetista criar um modelo
lógico consistente da informação a ser armazenada. Este modelo lógico pode ser
refinado através de um processo de normalização. Um banco de dados construído
puramente baseado no modelo relacional estará inteiramente normalizado
(FERRARI, 2007).
2.5.2.2 Sistema Gerenciador de Banco de Dados MySQL
O MySQL é o software de banco de dados de código aberto mais popular do
mundo, com mais de 100 milhões de cópias baixado ou distribuídos por toda a sua
história.
O MySQL é um sistema gerenciador de bancos de dados relacional. Um
banco de dados relacional armazena dados em tabelas separadas embora todos os
dados estejam armazenados em um só local. Isso proporciona velocidade e
flexibilidade. As tabelas são unidas por relações definidas tornando possível
combinar dados de diferentes tabelas nas requisições. A parte SQL do MySQL
atende pela " Linguagem estruturada de pesquisas" - a linguagem padrão mais
comum usada para acessar bancos de dados (MYSQL, 2014).
Este SGBD é considerado uma alternativa atrativa porque, mesmo possuindo
uma tecnologia complexa de banco de dados, seu custo é baixo. Tem como
destaque suas características de velocidade, escalabilidade e confiabilidade, o que
vem fazendo com que ele seja adotado por departamentos de TI, desenvolvedores
web e vendedores de pacotes de softwares. Para a execução deste projeto o
software MySQL foi definido como repositório de dados porque é um servidor
robusto de bancos de dados SQL (Structured Query Language - Linguagem
Estruturada de Consultas) muito rápido, multitarefa e multiusuário que pode ser
usado em sistemas de produção com alta carga e missão crítica (MYSQL, 2014).
2.5.3 Quantum SIG
O Quantum SIG é um SIG open source licenciado sob a Licença Pública
Geral GNU. QSIG é um projeto oficial da Fundação Geoespacial de Código Aberto
47
(OSGeo). Ele roda em Linux, Unix, Mac OSX, Windows e Android e suporta
numerosos vetores, raster e formatos de banco de dados e funcionalidades (QSIG,
2014). O Quantum SIG fornece um número continuamente crescente de recursos
fornecidos por funções principais e plugins. Pode-se visualizar, gerenciar, editar,
analisar dados e compor mapas para impressão. As principais características
incluem (NANNI et al., 2014):
A visualização direta dos dados vetoriais e raster em diferentes formatos e
projeções.
Mapeamento e exploração interativa de dados espaciais. Inclui
ferramentas como: compositor de layout de impressão, identificar /
selecionar feições, editar/visualizar /pesquisar atributos.
Criar, editar e exportar dados espaciais por meio de ferramentas de
digitalização vetorial, calculadora raster, plugin de georreferenciamento e
ferramentas para importar e exportar e converter dados GPS.
Realizar análises espaciais, incluindo álgebra de mapas, análise de
terreno, modelagem hidrológicas e análise de rede;
Publicar mapas na internet usando o QSIG Server.
Na figura 11 pode-se observar a interface do software Quantum SIG.
Figura 11 – Exemplo de dados geográficos no software Quantum SIG
Fonte: do Autor.
48
2.5.4 Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas (SPRING)
O Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas (SPRING) é
um SIG com funções de processamento de imagens, análise espacial, modelagem
numérica de terreno e consulta a bancos de dados espaciais. Ele é um projeto da
Divisão de Processamento de Imagens (DPI) do Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE) com a participação de empresas como Embrapa, IBM Brasil,
Tecgraf / PUC Rio e Petrobras.
O SPRING opera como um banco de dados geográfico e suporta grande
volume de dados sem limitações de escala, projeção e fuso, mantendo a identidade
dos objetos geográficos ao longo de todo banco. Ele administra tanto dados vetoriais
como dados matriciais e realiza a integração de dados de Sensoriamento Remoto
em um Sistema de Informações Geográficas (INPE, 2014).
Pela sua robustez, o SPRING pode ser considerado totalmente adaptado à
complexidade dos problemas ambientais que requerem uma forte capacidade de
integração de dados entre imagens de satélite, mapas temáticos e cadastrais e
modelos numéricos de terreno (INPE, 2014). Por isso, na presente dissertação, o
tratamento de dados originalmente matriciais e de modelo digital de elevação foram
realizados no SPRING para posterior vetorização e inserção no WebGIS.
2.5.5 OpenLayers
O OpenLayers é uma biblioteca JavaScript desenvolvida para promover o uso
da informação geográfica de todos os tipos. OpenLayers torna fácil colocar um mapa
dinâmico em qualquer página da web. Ele atua no lado cliente de um sistema
WebGIS, consumindo geralmente requisições WMS e WFS provenientes de
servidores de mapas dedicados como GeoServer ou MapServer, todavia pode
manipular dados vetores de extensões como kml ou geojson. Por ter sido
desenvolvido em JavaScript, permite maior usabilidade e torna a experiência para o
usuário mais amigável, eliminando o elevado custo computacional das requisições
49
síncronas entre cliente e servidor (OPEN SOURCE GEOSPATIAL FOUNDATION,
2014).
Atualmente a biblioteca OpenLayers está desenvolvendo sua versão 3,
visando compatibilidade com os mais recentes recursos HTML5 e CSS3. A nova
versão da biblioteca vai se concentrar em melhorias de desempenho, códigos mais
leves e melhores componentes visuais. Alguns dos principais destaques são a
inclusão das bibliotecas WebGL, que introduz recursos 3D e maior desempenho
para todo o mapeamento, necessários aos navegadores mais recentes, e a
biblioteca Cesium que permite a visualização de um globo 3D girando como o
Google Earth, conforme figura 12 (OPEN SOURCE GEOSPATIAL FOUNDATION,
2014).
Figura 12 – Exemplo da Biblioteca OpenLayers Cesium
Fonte: http://cesiumjs.org/demos/images/powdertracks/PowderTracks_2.jpg.
2.5.6 GeoExt
O GeoExt é uma biblioteca JavaScript para criação de aplicações
webmapping. Ela foi desenvolvida a partir de duas bibliotecas já bastante difundidas
e utilizadas: a OpenLayers, e a Ext JS (BARROS FILHO, 2011).
50
Ainda segundo Barros Filho (2011), o GeoExt reúne a capacidade de lidar
com dados geoespaciais do OpenLayers com a poderosa interface de usuário do Ext
JS para ajudar a construir aplicações web com JavaScript com estilo similar aos SIG
desktop. A vantagem da sua utilização á o fato da mesma possuir vários acessórios
que vão desde janelas e menus flutuantes até popups personalizáveis, estendendo
rapidamente as possibilidades do OpenLayers. Outra vantagem do GeoExt é a sua
fácil curva de aprendizado, que se dá graças a grande quantidade de exemplos
disponíveis em seu site.
O GeoExt está disponível sob a licença BSD e é apoiado por uma
comunidade crescente de indivíduos, empresas e organizações. Componentes e
classes GeoExt tem objetivo de atribuir funcionalidade de mapa às classes
equivalentes em Ext. As propriedades, métodos e eventos da API GeoExt são
extensões ou modificações nas classes de origem no Ext JS (GEOEXT
COMMUNITY, 2010).
2.5.7 Ext JavaScript
O Ext JavaScript ou Ext JS é um framework orientado a objetos, para
desenvolvimento de páginas web, com grande variedade de componentes visuais e
rico em documentação que se popularizou pelo apelo visual e a boa usabilidade. Ele
fornece componentes para o conjunto de todas as tecnologias no lado cliente e
mecanismos de acesso aos recursos no lado servidor (MILFONT, 2008).
Ainda conforme Milfont (2008) os benefícios de usar frameworks como o Ext
JS estão na redução da complexidade pela facilidade de manipulação de um
conjunto de tecnologias com uma única API; na possibilidade de acessibilidade
semelhante ao ambiente desktop e na facilidade do tratamento dos dados em
camadas físicas entre o lado servidor e o lado cliente.
Além disso, esse framework estende as tecnologias fornecendo efeitos
visuais como drag’n’drop (arrastar e soltar), mecanismo de encapsulamento das
especificidades de cada navegador, implementação de métodos inexistentes na API
nativa dos navegadores e tratamento adequado a diversos formatos das fontes de
dados.
51
No desenvolvimento do WebGIS Labeco as ferramentas Ext JS foram
utilizadas na construção de todos os painéis, as árvores que gerenciam as camadas
visualizáveis e a barra de ferramentas superior onde estão os botões que acionam
as funções do aplicativo.
2.5.8 Virtual Earth
O Virtual Earth apresenta um mapa gerado dinamicamente com base na API
do Virtual Earth da Microsoft. A API é uma biblioteca JavaScript pura, assim, não
necessidade de programa externo ou plugin instalado para torná-lo funcional. O
componente permite colocar o mapa em uma página e definir os parâmetros iniciais
para ele. Para utilizá-lo, basta referenciar as camadas escolhidas no arquivo de
layers. Na presente trabalho foram utilizados como camadas base do WebGIS os
Virtuais Earth Hybrid, Aerial e Roads, sendo o último utilizado na inicialização por
apresentar o visual mais claro e ser o mais rápido pois não usa imagens e sim
vetores.
2.6 WebGIS
As estimativas sugerem que 80% de todos os dados digitais gerados hoje
incluem referência geoespacial (por exemplo, coordenadas geográficas, endereços,
códigos postais, etc.) Esta referência permite a integração de vastas quantidades de
informação diversa. Ao mesmo tempo, a magnitude e a complexidade dos conjuntos
de dados que podem ser reunidos através das suas ligações geoespaciais comuns
apresentam um desafio extraordinário para a ciência da informação que é o de
transformar esses dados em informações e, posteriormente, em conhecimento
(MacEACHREN; KRAAK, 2001).
As novas tecnologias sempre foram uma força motriz nas ciências de
informação geográfica, tal qual o são na ciência e sociedade em geral. Com a
popularização do acesso à internet, estas novas tecnologias que, incluem motores
52
de busca, bibliotecas digitais, sistemas de interoperabilidade abertos, comunicações
sem fios, novos modelos de interação e muitos mais, surgiram nos SIG como forma
de torná-los mais móveis, poderosos e flexíveis, tornando-os ferramentas de
comunicação e partilha de conhecimentos geográficos (PENG; TSOU, 2003).
Fu e Sun (2011), definem um WebGIS como sendo qualquer SIG que use
uma tecnologia de rede para comunicação entre componentes. Desta maneira, um
WebGIS deve possui no mínimo um servidor e um cliente, onde o servidor é um
servidor de aplicações web, e o cliente é um browser, uma aplicação desktop ou
uma aplicação mobile como um smartphone ou pocket PC (figura 13).
Figura 13 – Arquitetura de um WebGIS
Fonte: Peng e Tsou (2003).
Os dados geográficos disponibilizados na web foram classificados por
diversos autores sempre em função da interatividade oferecida. A seguir serão
apresentadas algumas classificações.
A classificação proposta por CHANG (1997) sugere um agrupamento de
mapas interativos de acordo com as possibilidades de aplicação que são realizadas
com os dados dos mapas. Essa classificação compreende as seguintes categorias
de mapas interativos:
53
Imagens de mapas – São ambientes que propiciam imagens estáticas
geradas com SIG, que o usuário pode visualizar no browser da web,
porém com resolução limitada e sem recursos interativos sobre as
imagens;
Catálogo e biblioteca de bancos de dados espaciais – Nesses ambientes o
usuário pode fazer download de arquivos de metadados para o seu
computador, bem como arquivos de mapa índice, imagens e dados
espaciais em formato digital que são oriundos de softwares específicos, os
quais não podem ser visualizados na web;
Gerador de mapas por meio de formulários – São ambientes onde o
usuário acessa informações sobre os mapas por meio de um formulário
que é enviado ao servidor, que gera uma imagem para o usuário, de
acordo com as especificações de localização, camadas temáticas e
símbolos pedidas pelo usuário;
Browser de mapa em tempo real – Nesses ambientes o usuário visualiza,
consulta, recupera e modifica mapas, que estão em um servidor que
processa os dados e envia a mensagem on-line ao usuário;
Mapas e imagens em tempo real – São ambientes na qual o usuário
acessa um mapa que é modificado continuamente, pois está conectado a
sensores on-line, que fornecem informações de imagens capturadas por
câmeras de vídeo, como as webcams.
Para Mitchell (2005) existem basicamente dois grandes tipos de aplicativos de
mapeamento da web: estáticos e interativos. Os mapas estáticos exibidos como uma
imagem em uma página da web são bastante comuns. Se um programador web já
tem um mapa digital (por exemplo, a partir de digitalização de um documento), pode
ser publicado rapidamente como um mapa estático em uma página web.
Mapas interativos são mais complexos porque eles requerem habilidades
especializadas para manter esses sites em funcionamento. O termo interativo
implica que o usuário pode de alguma forma interagir com o mapa. Isto pode
significar seleção de diferentes camadas de dados do mapa para ver ou fazer zoom
em uma determinada parte que se está interessado. Tudo isso é feito enquanto se
interage com uma imagem do mapa que é atualizado constantemente. Um exemplo
de mapa interativo é o Google Maps <http://www.googlemaps.com.br>, que é um
54
programa de mapeamento web interativo para encontrar endereços e instruções de
direção.
Estes mapas podem ser muito poderosos, mas como mencionado, eles
também podem ser difíceis de configurar devido as habilidades técnicas necessárias
para a manutenção de um servidor web, um servidor de mapeamento/programa e
gestão dos dados de mapas subjacentes (MITCHELL, 2005).
A figura 14 mostra um diagrama básico de como um usuário final solicita um
mapa através de um site de mapeamento web e o que acontece nos bastidores. Um
usuário solicita um mapa a partir do servidor web e o servidor passa a solicitação
para o servidor de mapeamento web, que, em seguida, reúne todos os dados. O
mapa é passado por todo o caminho de volta para o navegador do usuário final.
Figura 14 – Diagrama de interação entre o WebGIS e o usuário final
Fonte: Mitchell (2005).
As tecnologias que possibilitaram o aparecimento dos WebGIS, estão em
constantemente evolução. Começaram com a publicação na internet de mapas
estáticos em formatos gráficos (PDF, GIF, JPEG) e evoluíram para verdadeiros SIG.
Esta evolução natural criou inúmeras ferramentas WebGIS disponíveis, desde
os simples visualizadores de mapas estáticos, passando por soluções de
disponibilização de informação geográfica de forma interativa, até verdadeiros SIG
55
distribuídos pela internet, com capacidades de análise e pesquisa espacial. Os
próprios componentes open source disponíveis demonstram não só o nível de
sofisticação que os produtos WebGIS alcançaram nos últimos anos mas, que os SIG
podem deixar de ser considerado tecnologia elitista uma vez que existem soluções
possíveis a baixo custo que permitem o acesso a uma tecnologia tradicionalmente
vedada em virtude da sua complexidade técnica e alto custo (CALDEWEYHER
et al., 2006).
A cartografia moderna, portanto, trata de um complexo processo de
organização da informação geoespacial, acesso, visualização e utilização - com
"mapas" que não são mais concebidos como um simples gráfico representativo do
espaço geográfico, mas como dinâmicos portais para interligar e distribuír recursos
de dados geoespaciais.
Atualmente os ambientes cartográficos na web são caracterizados por duas
palavras-chave: interação e dinâmica. Enquanto os aspectos visuais de
representação continuam a ser uma questão fundamental, o foco tanto na
concepção cartográfica e pesquisa cartográfica agora se estendem a problemas na
interação humano-computador e na habilitação de mapas dinâmicos.
A partir desta perspectiva, mapas projetados para suportar a visualização vão
bem além de apresentação de informações para a exploração e construção do
conhecimento. Com a exploração, inicia-se um processo interativo no qual o usuário
começa sem hipóteses sobre os dados geoespaciais e as ferramentas de
visualização o ajudam de maneira interativa a pesquisar livremente as estruturas e
potencialidades do WebGIS com o objetivo de levâ-lo a contruir suas hipóteses.
Mapas e gráficos neste contexto fazem mais do que "tornar os dados visíveis", são
instrumentos ativos no processo de pensamento dos usuários. Este tipo de interação
baseada em mapas também suporta análises e informações originadas a partir de
metadados (MacEACHREN; KRAAK, 2001).
2.6.1 Estratégias de Implementação de WebGIS
As estratégias de implementação de WebGIS assentam fundamentalmente
em 3 tipos de arquiteturas: Baseadas no servidor, no cliente e arquiteturas híbridas
56
(FOOTE; KIRVAN, 1997). As estratégias baseadas no servidor permitem ao
utilizador (cliente) realizar pedidos de dados e análise a um servidor. O servidor
processa os pedidos e devolve os dados ou a solução ao cliente remoto (figura 15).
Figura 15 – Configuração baseada no servidor
Fonte: Adaptado de Foote e Kirvan (1997).
1 – O cliente envia um pedido ao servidor pelo seu browser 2 – O servidor processa o pedido e envia a informação para um script CGI 3 – O resultado é devolvido ao servidor 4 – O servidor envia a resposta ao cliente 5 – O cliente visualiza a informação no seu browser
A estratégia baseada no servidor (tabela 2) foca-se no fornecimento de dados
e análises de pedido, por intermédio de um servidor que tem acesso aos dados e
softwares necessários para processar esses dados. É uma arquitetura de alguma
forma comparável à arquitetura tradicional presente nos SIG de mainframe que
trabalhavam em redes locais. Esta estratégia depende da capacidade dos usuários
realizarem pedidos a um software SIG por intermédio de um servidor pela internet e
requer um poder de processamento baixo por parte do cliente, apenas necessita que
ele tenha a capacidade de submeterem pedidos e visualizar respostas (FOOTE;
KIRVAN, 1997). Os programas que permitem o pedido dos usuários podem ser
escritos em diversas linguagens de programação que incluem o Perl, Visual Basic,
C++, entre outras. É também possível adquirir software que ligue diretamente o
servidor a um software SIG existente.
57
Tabela 2 – Repartição das tarefas numa configuração baseada no servidor.
Fonte: Adaptado de Foote e Kirvan (1997).
As estratégias baseadas no cliente permitem ao utilizador manipular os dados
e realizar análises localmente no seu computador. Estas aplicações tentam dividir o
trabalho de processamento entre o servidor e o cliente, sendo por isso por vezes
designada por ―cliente forte‖. Algumas das ferramentas do SIG são descarregadas
para o cliente e os dados são processados no computador deste (tabela 3).
Tabela 3 – Repartição das tarefas numa configuração baseada no cliente
Fonte: Adaptado de Foote e Kirvan (1997).
Existem duas variantes da arquitetura baseada no cliente (figura 16):
A - Applets SIG distribuídos a pedido ao cliente; B - Applets SIG e aplicações plugin que residem no cliente de forma permanente ou semi-permanente.
Na primeira variante as capacidades SIG são fornecidas sob a forma de
pequenos programas ou aplicativos (estes programas podem ser escritos em Java,
JavaScript ou ActiveX que rodam no cliente, sendo estes entregues ao usuário à
medida que são solicitados. Uma vez feita a descarga dos dados e dos aplicativos a
58
partir do servidor, o usuário tem a liberdade de trabalhar independentemente do
servidor. Os pedidos e respostas deixam de ter que passar pela internet (FOOTE;
KIRVAN, 1997). A transferência de dados e aplicativos pela internet pode ser
demorada, especialmente se a aplicação é usada frequentemente. A segunda
variante da arquitetura baseada no cliente pressupõe a transferência de aplicativos e
plug-in para o computador do cliente de forma permanente ou semipermanente,
evitando os constantes downloads.
A)
1 – O cliente envia um pedido ao servidor 2 – O servidor processa o pedido e devolve a informação pedida 3 – Os dados são processados no computador do cliente
B)
1 – O cliente envia um pedido ao servidor 2 – O servidor processa o pedido e devolve a informação pedida
Figura 16 – Configurações baseadas no cliente
Fonte: Adaptado de: Foote e Kirvan (1997).
59
Existem ainda as soluções híbridas combinam os processos do servidor e do
cliente de forma a otimizar a performance respondendo a necessidades específicas
dos utilizadores (figura 17).
Figura 17 – Configuração híbrida
Fonte: Adaptado de Foote e Kirvan (1997).
Cada uma das diferentes abordagens (servidor, cliente e híbridas) apresenta
os seus pontos fortes e pontos fracos. Na arquitetura baseada no servidor, os mapas
gerados são transferidos sob a forma de imagens gráficas em formatos como o GIF
e JPEG, estas podem ser visualizadas em qualquer browser o que pode minimizar
os requisitos do cliente, por outro lado esta abordagem pode levar a um fraco
desempenho nas interações com os utilizadores e muitos pedidos podem bloquear o
servidor.
Por outro lado a estratégia baseada no cliente desloca muito das interações
do usuário e manipulação de dados para o lado do cliente o que melhora
consequentemente o desempenho nas interações com o usuário, o que provoca
outro tipo de problemas como tráfego muito elevado na internet e incompetência no
processamento de dados mais complexos.
60
2.6.2 Soluções WebGIS Relacionadas à Gestão Territorial e AP
Independente do domínio da aplicação, a utilização dos SIGs já não se
encontra restrita aos especialistas. A diversidade de clientes compreende desde
cientistas, tomadores de decisão até o público em geral. Usuários estes que podem
visualizar e manipular os dados provenientes de diversas fontes e apresentados de
maneira clara e transparente, realizar pesquisas e análises complexas através do
cruzamento de informações cujos resultados são apresentados através de mapas, e
que por sua vez podem apontar eventuais problemas ou necessidades e permitir a
tomada de melhores decisões. No ramo de gestão territorial a utilização dos
WebGIS é feita nos diferentes domínios de aplicação que vão desde o
monitoramento do NDVI até o monitoramento agrícola nacional.
As agências norte-americanas National Aeronautics and Space Administration
(NASA) e National Agricultural Statistics Service (NASS) apresentam uma solução
WebGIS chamada VegScape – Vegetation Condition Explorer que tem como
objetivos melhorar a objetividade, robustez, quantificação e o monitoramento da
condição das culturas no âmbito nacional dos EUA (MUELLER, 2013).
O VegScape fornece ferramentas para visualização e exploração de dados,
conforme figura 18, e divulga publicamente o Normalized Difference Vegetation
Index (NDVI) de todo o território dos EUA em períodos diários, semanais e
quinzenais. O Índice de Vegetação é calculado a partir de dados do sensor
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) com 250 m de resolução
espacial. A base para o desenvolvimento do WebGIS são padrões geoespaciais
abertos e aplicativos web como OpenLayers, MapFish e Ext JS (MUELLER, 2013).
61
Figura 18 – Interface do VegScape (NDVI)
Fonte: http://nassgeodata.gmu.edu/VegScape/.
A NASA em conjunto com a NASS ainda possui um outro WebGIS conhecido
como CropScape, construído utilizando os mesmos aplicativos web do anterior, que
faz o monitoramento de áreas cultivadas em todo o território dos EUA. Assim como o
VegScape, o CropScape (figura 17) fornece acesso aberto, ferramentas de
visualização e análise geoespacial para a comunidade de usuários permitindo assim
conectar pesquisadores do United States Departament of Agriculture (USDA) com
um público anteriormente inacessível (MUELLER, HARRIS, 2013).
Desde 1997, o NASS produz anualmente um mapa de cobertura do solo,
provenientes dos dados de colheita, chamado Cropland Data Layer (CDL) que é
formada por mais de 100 categorias de culturas existentes nos Estados Unidos. Os
dados fornecidos são entregues com uma resolução espacial de 30 metros. A CDL é
derivada usando uma abordagem de classificação de cobertura do solo
supervisionado. Ele combina as imagens de satélite coletadas durante a estação de
crescimento de tais sensores como Landsat, Resourcesat. Ele também combina
dados de verdade terrestre agrícolas específicas de programas do USDA e verdade
de campo não agrícolas através da United States Geological Survey (USGS)
(MUELLER, HARRIS, 2013).
O produto CDL amadureceu desde a sua criação em 1997, com métodos,
dados de campo, e precisões de identificação terras cultiváveis trazendo grandes
melhorias, enquanto o portal CropScape expandiu o uso do produto a partir
62
principalmente da sinergia entre o SIG e aqueles usuários que tinham pouca ou
nenhuma experiência relacionada com SIG, mas amplo conhecimento da indústria
agrícola.
Por sua capacidade de avaliar as mudanças e analisar a rotação de culturas
de rotação, os usuários finais do CropScape e CDL estão utilizando os produtos
CDL nas mais variadas pesquisas como em estudos de sustentabilidade agrícolas,
para as questões ambientais, avaliações de conversão do solo, rotação de culturas,
de apoio à decisão, desastres, levantamentos de agricultores, de carbono,
bioenergia, ecologia e biodiversidade. No entanto, há um segmento da comunidade
de usuários que está usando-o para apoio à decisão do agronegócio, bem como
para fins financeiros e de seguros (MUELLER, HARRIS, 2013).
Figura 19 – Interface CropScape (Produção Agrícola - EUA)
Fonte: http://nassgeodata.gmu.edu/CropScape/.
No âmbito brasileiro existem diversos WebGIS relacionados ao tema da
agropecuária e entre eles o SOMABrasil, desenvolvido e gerenciado pela Embrapa
Monitoramento por Satélite em Campinas/SP, é um dos mais reconhecidos
atualmente e citado por revistas especializadas em geoprocessamento como
exemplo a revista MundoGEO.
63
O SOMABrasil tem por objetivo organizar, integrar e disponibilizar bases de
dados geoespaciais via web, por meio de ferramentas de análises espacialmente
explícitas e de visualização dinâmica, contribuindo para o entendimento das
mudanças de uso e cobertura da terra. Conforme a figura 20 a interface do WebGIS
permite ao usuário interagir com as bases de dados por meio de consultas básicas e
avançadas para gerar informações úteis a zoneamentos, monitoramentos da
dinâmica espacial da agropecuária, prioridades para a pesquisa e as políticas
públicas (EMBRAPA MONITORAMENTO POR SATÉLITE, 2014).
Figura 20 – Interface do SOMABrasil (Embrapa Monitoramento por Satélite)
Fonte: http://mapas.cnpm.embrapa.br/somabrasil/webgis.html.
A preparação, organização e publicação das bases espaciais do Brasil por
meio de uma interface WebGIS baseou-se em duas principais fases de trabalho:
1) definição da arquitetura de armazenamento, organização e acesso aos
dados e;
2) obtenção, preparação, inserção e publicação dos planos de informação
no WebGIS SOMABrasil.
A definição da arquitetura do sistema levou em consideração a utilização de
software livre, de domínio público e em padrões de interoperabilidade de dados
espaciais definidos pelo Open Geospatial Consortium (OGC) que estabelecem
formas de armazenamento e acesso padronizado aos dados. O sistema de banco de
64
dados utilizado é o PostgreSQL/PostGIS juntamente com o servidor de dados
geoespaciais GeoServer. Todos os planos de informações inseridos no sistema são
organizados e padronizados em uma mesma projeção cartográfica. A publicação
dos planos de informações é feita através do servidor de dados geoespaciais
GeoServer, permitindo fácil interoperabilidade entre sistemas de geoprocessamento.
Entre os padrões aceitos pelo software, destacam-se: Web Map Service (WMS),
Web Feature Service (WFS) e Web Coverage Service (WCS). A figura 21 apresenta
o fluxograma de desenvolvimento do SOMABrasil.
Figura 21 – Fluxograma de desenvolvimento do WebGIS SOMABrasil
Fonte: Embrapa Monitoramento por Satélite (2014).
2.7 Interoperabilidade
Os mapas na web estão constantemente se moldando às características da
comunicação via rede, fato que demanda a integração e o compartilhamento das
informações. A conjugação destas duas metas, no meio computacional, é
denominada de interoperabilidade. Esta é baseada em dois processos distintos:
padronização e sistematização. Em decorrência da sua veiculação na web, constata-
se que o volume de mapas produzidos aumentou exponencialmente e suas
65
funcionalidades se ampliaram. No entanto, parte dos termos relacionados aos
mapas se tornou efêmero em virtude das constantes inovações oriundas do
desenvolvimento tecnológico. Um dos principais desafios é tornar o conteúdo dos
mapas compreensível universalmente, por homens e máquinas por isso as
Infraestruturas de Dados Espaciais (IDEs), os mapas colaborativos, a diversificação
das estratégias de localização, a Digital Earth e a computação em nuvens revelam-
se importantes tendências de desenvolvimento (QUEIROZ FILHO; GIANNOTTI,
2012).
Para Goodchild et al. (1997), interoperabilidade é a capacidade que um
sistema tem de compartilhar e trocar informações. Seus principais objetivos são:
Tornar aberta a estrutura interna dos arquivos de dados;
Viabilizar a conversão de dados entre os programas;
Popularizar a interação com o usuário.
A interoperabilidade permite que diversas organizações forneçam dados
geográficos via web, independentemente das suas escolhas tecnológicas, processos
de produção, ou cultura interna (DAVIS JUNIOR et al., 2009). A interoperabilidade
pode ser definida como a capacidade de um sistema ou de seus componentes para
compartilhar informações e aplicações, independentemente da sua heterogeneidade
(BISHR, 1998). Em decorrência, a interoperabilidade se caracteriza por dois
processos distintos: a padronização dos componentes e a sistematização de termos
e conceitos, como ilustram a figura 22.
Figura 22 – Representação dos processos da interoperabilidade de mapas na Web
Fonte: Queiroz Filho e Giannotti (2012).
66
No contexto dos mapas, a padronização extrapola os seus atributos
intrínsecos como escala, projeção e coordenadas e assume distintas denominações,
das quais se destacam: metadados e serviços geográficos da web. A sistematização
de conceitos e termos está associada à web semântica e se manifesta nas
pesquisas sobre ontologias.
As iniciativas mais importantes de padronização de dados geoespaciais são
coordenadas por instituições internacionais (QUEIROZ FILHO; GIANNOTTI, 2012).
Destacam-se:
A International Organization for Standardization (ISO). É o maior
colaborador mundial para edição de padrões e normas internacionais. Foi
estabelecida em 1947 e conta com uma rede de institutos nacionais de
normalização de 161 países (ISO, 2014).
O W3C (World Wide Web Consortium), consórcio internacional fundado
por Tim Berners Lee em 1994 que desenvolve padrões para tecnologias
visando garantir o crescimento da web em longo prazo (CONSÓRCIO
WORLD WIDE WEB, 2011).
O FGDC (Federal Geographic Data Committee) é um comitê inter-
agências que coordena o desenvolvimento, utilização, compartilhamento e
disseminação de dados geoespaciais (ESTADOS UNIDOS, 2008).
O OGC (Open Geospatial Consortium) é uma organização sem fins
lucrativos, formada por membros das comunidades internacionais e
voluntários que desenvolvem padrões para dados e serviços baseados em
localização espacial. Fundada em 1994, é uma entidade formada por
quatrocentas e setenta e quatro companhias, agências governamentais e
universidades (OPEN GEOSPATIAL CONSORTIUM, 2014).
2.7.1 Metadados
Metadados são dados que descrevem outros dados. Muitas vezes, descreve
de onde os dados de mapeamento vieram, como ele pode ser usado, o que ele
contém, e quem contactar com perguntas a respeito de suas demais características
ou qualidades. O objetivo é facilitar a gestão do uso das informações. Como os
67
dados cada vez mais se tornam disponível através da internet, a necessidade de
catalogar a informação é essencial. Atualmente já existem serviços que realizam
buscas e catalogam fontes de dados on-line para que outros possam encontrá-los
facilmente (MITCHELL, 2005).
Embora o termo metadado hoje seja mais utilizado no ambiente dos Sistemas
de Informações e da Tecnologia da Informação, o seu real conceito é bem mais
amplo, pois é compreendido com informação estruturada que descreve esquemas
de dados ou informação (MOURA, 2005). Há pouco tempo os metadados não eram
considerados requisitos básicos, todavia atualmente tornou-se quase imprescindível,
tanto que já existem grandes Infraestruturas Nacionais de Dados Geoespaciais
(IDEs) que compartilham dados e permitem buscas por meio dos metadados
existentes nas bases de dados.
Segundo Nebert (2004), o termo Spatial Data Infrastructure (SDI), ou em
português, Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE) é aplicado frequentemente ao
conjunto de tecnologias, políticas e acordos entre instituições, que visam facilitar a
disponibilidade e o acesso a dados espaciais. A IDE fornece a base para a
descoberta dos dados espaciais, a sua avaliação e utilização, a todos os níveis de
governo, de instituições comerciais e não comerciais, setor acadêmico e cidadãos
em geral.
Os metadados geográficos, como informações primordiais na sistematização
dos dados, são usados para garantir a interoperabilidade e permitem avaliar se a
estrutura dos dados de uma origem é compatível com outro formato, bem como se
os modelos são ajustáveis com a necessidade de descrição da informação (WEBER
et al., 1999).
Segundo a Infraestrutura de Dados da Espanha (ESPANHA, 2014), o
estabelecimento de uma IDE, a nível local, regional, estatal ou global, requer o
acordo dos produtores, detentores e utilizadores dos dados espaciais no âmbito
territorial definido. O acordo deve ter também em atenção as IDE definidas (ou em
definição) noutros níveis territoriais, com os quais deve convergir. Ainda de acordo
com o mesmo autor, a justificativa para o estabelecimento de uma IDE está ligada a
duas ideias fundamentais:
A necessidade de acesso de forma fácil, cômoda e eficaz aos dados
geográficos existentes. Até agora, e por vários motivos, a Informação
Geográfica tem sido um recurso com custos de produção elevados e de
68
difícil acesso: formatos, modelos, políticas de distribuição, falta de
informação;
A oportunidade de reutilizar a Informação Geográfica produzida num
projeto para outras finalidades diferentes, considerando os seus elevados
custos de produção.
No âmbito regional europeu a Infrastructure for Spatial Information in the
European Community (INSPIRE) entrou em vigor em 15 de Maio de 2007. A diretiva
INSPIRE visa criar uma infraestrutura de dados espaciais da União Européia. Isto
permite a partilha de informação geográfica ambiental entre organizações do setor
público e melhor facilitar o acesso do público à informação espacial na Europa. Os
componentes dessa infraestrutura incluem dados espaciais e respectivos
metadados, serviços de dados espaciais, serviços e tecnologias de rede e
comunicações, acordos sobre a partilha, acesso e uso dos dados, mecanismos de
coordenação e monitoramento, e ainda procedimentos. O seu objetivo é estabelecer
um quadro legal para a criação gradual e harmonizada de uma infraestrutura
européia de informação geográfica.
Esta iniciativa incide inicialmente nas necessidades de informação geográfica
para as políticas ambientais, mas sendo uma iniciativa de natureza inter-setorial,
expandir-se-á gradualmente para os outros setores como agricultura, transportes, à
medida que outros serviços da comissão passarem a participar na iniciativa. Estes
serviços deverão permitir a qualquer utilizador identificar e acessar a informação
geográfica proveniente de diversas fontes, desde o nível local até ao nível global, de
um modo interoperável e para uma grande variedade de utilizações (INSPIRE,
2014).
O Brasil seguindo os mesmos padrões e princípios de vários países e
vislumbrando a necessidade de interoperabilidade entre sistemas e a reutilização de
dados criou o Perfil de Metadados Geoespaciais do Brasil (Perfil MGB) a partir da
iniciativa da Comissão Nacional de Cartografia (CONCAR), em parceria com
grandes instituições brasileiras que produzem e utilizam dados geoespaciais
(COMISSÃO NACIONAL DE CARTOGRAFIA, 2009). A importância da
interoperabilidade motivou o Ministério do Planejamento a instituir em 2008 a
Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE) que por definição é um conjunto
integrado de tecnologias; políticas; mecanismos e procedimentos de coordenação e
monitoramento; padrões e acordos, necessário para facilitar e ordenar a geração, o
69
armazenamento, o acesso, o compartilhamento, a disseminação e o uso dos dados
geoespaciais de origem federal, estadual, distrital e municipal (BRASIL, 2014).
3 MATERIAIS E MÉTODOS
3.1 Tecnologia Utilizada na Implementação do WebGIS
O processo de escolha da solução a adotar para implementação de uma
plataforma WebGIS requer que alguns fatores sejam considerados, sendo que a
importância de cada fator depende do ponto de vista da análise. Os responsáveis
pela instituição normalmente valorizam fatores como os custos de aquisição,
manutenção do software e formação dos técnicos enquanto os responsáveis pelo
SIG os fatores mais importantes são as funcionalidades disponibilizadas, os
procedimentos de implementação e de utilização e a conectividade e
interoperabilidade da solução (PENG; TSOU, 2003). Contudo, o fundamental é
garantir que a aplicação atenda aos objetivos propostos, considerando o tipo de
informação que deseja disponibilizar.
Como visto anteriormente, existem diversos softwares SIG disponíveis, de
diferentes tipos e a diferentes níveis, com algumas características similares e outras
distintas, permitindo que conforme as especificidades do WebGIS que se pretende
implementar, se escolham os softwares mais apropriados.
No caso do WebGIS do presente trabalho, antes de se iniciar o
desenvolvimento e a implementação, fez-se a pesquisa de aplicações semelhantes
em funcionamento e também uma avaliação das ferramentas e dos requisitos
necessários. Assim, foi possível definir as seguintes características e
funcionalidades que o sistema deve apresentar:
Uso de softwares Free ou open source (a nível de dados, servidor e
cliente) para que o sistema seja implementado como uma solução de
baixo custo ou de custo zero de manutenção, devido a restrições
financeiras.
Os softwares devem ser desenvolvidos em conformidade com as
especificações para serviços WebGIS criadas pelo OGC e devem
apresentar ferramentas de suporte (documentação para utilizadores e
desenvolvedores, livros, fóruns, etc.)
71
O sistema deve apresentar facilidade de implementação ao nível técnico e
a utilização de aplicações já construídas o que permite focar as atenções
mais no problema específico a que se destina o WebGIS e não tanto em
detalhes mais técnicos do foro da programação.
Da mesma forma, o sistema deve apresentar uma interface gráfica
amigável e ser de fácil utilização, uma vez que tem como alvo usuários
sem experiência prévia no uso de ferramentas e metodologias SIG.
O sistema deve apresentar as ferramentas necessárias para facilmente
permitir a definição de critérios de consultas por qualquer um dos futuros
utilizadores.
Deste modo, é importante salientar que a análise de alguns fatores, na
escolha dos softwares, esteve sujeito a alguma subjetividade e experiência anterior.
A nível de armazenamento de dados, foi considerada uma base de dados
relacional open source apresentada, no ponto 2.5.2.2, nomeadamente MySQL. Por
sua rapidez e robustez, o MySQL foi escolhido como o SGBD para o
armazenamento de dados alfanuméricos e espaciais, mais precisamente, dados
vetoriais, uma vez que o suporte para dados espaciais matriciais é ainda bastante
incipiente e por isso, todos os dados matriciais são armazenados em arquivos
separados.
O presente projeto não contou com um servidor dedicado de mapas como,
por exemplo, o MapServer ou GeoServer. Ao se fazer esta escolha considerou-se o
fato de existirem aplicações para internet pré-configuradas designadas por
frameworks que permite a configuração automática de um servidor Apache para
ambiente Microsoft Windows, portanto, o servidor web utilizado foi o software
Apache presente no host DreamHost, local de hospedagem do domínio labeco.org
que por sua vez gerencia o WebGIS. O Apache é open source e um dos mais
usados no mundo, com muito bom desempenho e estabilidade. Estas opções podem
ser um fator restritivo nas escolhas da fase de desenvolvimento, mas aumentam em
muito a produtividade do projeto WebGIS, permitindo a sua criação e implementação
num período relativamente curto.
O servidor é a componente do sistema que faz a ponte entre a base de
dados, neste caso MySQL e o usuário. Esta gestão é feita por intermédio de um
framework. O usuário executa a manipulação e análise de dados remotamente no
seu próprio computador por intermédio do seu browser de internet.
72
Existem diversos frameworks pré-configurados que funcionam associados ao
servidor criando uma interface para o usuário que, além da visualização da
informação geográfica, disponibiliza um conjunto de funcionalidades para o
manuseio dessa informação. Para o WebGIS proposto adotou-se o OpenLayers,
devido às suas características e por permitir focalizar nas questões específicas a
que se destina o WebGIS e não tanto em detalhes mais técnicos relacionados a
programação.
O OpenLayers em conjunto com as ferramentas GeoExt e Ext JS incorporam
a capacidade de rapidamente configurar novas aplicações a partir de um conjunto de
widgets que são componentes de interface como janelas, botões, menus e ícones
que podem ser colocados num arquivo HTML. Estes elementos fornecem uma parte
fixa de funcionalidades, mas a representação do widget é em geral altamente
configurável. É também bastante extensível, pois os desenvolvedores podem criar
seus próprios widgets personalizados e usá-los em aplicações de mapeamento
(OPEN SOURCE GEOSPATIAL FOUNDATION, 2014).
3.2 Descrição da Área Piloto
A área utilizada como piloto no desenvolvimento do WebGIS proposto
pertence à Embrapa Pecuária Sul, encontra-se nos municípios de Bagé e Hulha
Negra no estado do Rio Grande do Sul e perfaz um total de 2783 Ha, dividida em 5
glebas e mais de 100 subdivisões (potreiros) onde são realizadas atividades de
agricultura, agricultura de precisão, pecuária, estudos do solo, agroecologia,
integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF), entre outras. A figura 23 mostra a
classificação da vegetação na área total da Unidade realizada no software SPRING.
73
Figura 23 – Interface do SPRING (Classificação da Vegetação).
Fonte: Do Autor.
3.3 Camadas de Informações
Os dados e a informação são a essência de qualquer projeto SIG. Se estes
forem insuficientes ou inapropriados, podem comprometer o sucesso do projeto. O
WebGIS incorpora dados dos tipos matricial e vetorial. No grupo dos matriciais
incluem-se os MDT, declive, hipsometria e classificação da vegetação. No segundo
grupo, dos vetoriais, encontram-se os inicialmente Shapefiles que foram carregadas
para a base de dados após serem transformados para o formato GeoJSON. Segue a
lista das camadas presentes atualmente no WebGIS:
Declividade: Derivada de processamento de dados do sensor ASTER;
Hipsometria: Derivada de processamento de dados do sensor ASTER;
Classificação da Vegetação: Derivada de classificação de imagens obtidas
pelo satélite RapidEye no dia 16 de agosto de 2013;
Corpos D’Água: Obtido através um arquivo .dwg derivado de levantamento
geodésico para fins de georreferenciamento de todos os campos
experimentais;
Produtividade da Soja em 2010: Potreiro 20.
74
Limites da Embrapa Pecuária Sul: Obtido através um arquivo .dwg
derivado de levantamento geodésico para fins de georreferenciamento de
todos os campos experimentais;
Limites do experimento no potreiro 30: Obtido através de arquivo dwg
derivado de levantamento topográfico realizado com GPS de navegação
em 2012;
Condutividade Elétrica (Potreiro 20, medida a 30 cm de profundidade):
Levantamento de campo realizado em 2012;
Condutividade Elétrica (Potreiro 20, medida a 90 cm de profundidade):
Levantamento de campo realizado em 2012;
Condutividade Elétrica (Potreiro 21, medida a 30 cm de profundidade):
Levantamento de campo realizado em 2012;
Condutividade Elétrica (Potreiro 21, medida a 90 cm de profundidade):
Levantamento de campo realizado em 2012;
Esses dados foram agrupados em ―árvores‖ segundo a sua área temática ou
tipo de informação com o objetivo de melhorar a navegação dos usuários no
WebGIS.
O sistema de referência usado em todo o WebGIS foi o datum WGS-84 com
código EPSG:4326. O OpenLayers faz uma transformação para a projeção Esférica
de Mercator que possui o código EPSG: 900913. A projeção Esférica de Mercator
não possuía um código EPSG até que as APIs do Google começaram e utilizá-la e
então foi criado este código temporariamente. Atualmente, muitos outros serviços de
mapas da web como OpenStreetMap, Bing e Yahoo utilizam esta projeção.
No desenvolvimento do WebGIS foram utilizadas camadas em diferentes
escalas que permitem a visualização de uma área que abranja desde uma visão do
enquadramento de município (aproximadamente 1/100.000), até uma escala que
permita a identificação de feições relacionada com as infraestruturas de potreiros,
como pontos amostrais alocados em uma área especifica, como por exemplo os
pontos relativos à produtividade da soja no potreiro 20 no ano de 2010 que só
podem ser visualizadas de forma apropriada numa escala próxima de 1/20.000.
Devido à essa considerável amplitude da escala de visualização, foi
estabelecido, para cada elemento gráfico, um intervalo de visualização, ou seja, para
determinados elementos a visualização só é disponibilizada a nível de potreiro e não
75
de município. As escalas mínimas e máximas para visualização das camadas foram
configuradas de tal maneira a apagar a camada quando afasta-se demais o mapa
evitando a poluição visual.
A escolha da representação gráfica da informação considerou o fato de a
aplicação ser disponibilizada a um grupo pouco familiarizado com os SIG e também
da informação estar disponível em camadas incorporando grande quantidade de
informação e de entidades geográficas. Nos elementos geográficos representados
pela área fez-se uso de cor e à transparência, de forma a permitir a visualização da
informação nas camadas inferiores.
Todos as camadas inseridas no WebGIS foram tratadas e processadas nos
softwares SPRING e Quantum SIG. Após a edição vetorial e das tabelas, as
camadas foram convertidas para o formato GeoJSON que é um formato de
intercâmbio de dados geoespaciais baseado em JavaScript Object Notation (JSON).
GeoJSON é um formato de codificação de uma variedade de estruturas de
dados geográficos. Um objeto GeoJSON pode representar uma geometria, uma
feição, ou um conjunto de feições. GeoJSON suporta diversos tipos de geometrias
como: pontos, linhas, poligonos, multipontos, multilinhas, multipolígonos e coleções
de geometiras. Os arquivos no formato GeoJSON contém, além da geometria
objeto, propriedades adicionais que podem conter uma lista de características. A
estrutura completa de dados GeoJSON é sempre um objeto (em termos JSON). Em
GeoJSON, um objeto consiste de uma coleção de pares nome/valor - também
chamado de membros conforme figura 24 (GEOJSON, 2014).
76
Figura 24 – Modelo de Arquivo GeoJSON
Fonte: Geojson (2014).
Após a conversão para o formato GeoJSON, as camadas de dados foram
alocadas em uma mesma pasta denominada ―layers‖ que o OpenLayers referencia
no código do WebGIS e o servidor de dados busca a cada solicitação dos clientes
(usuários). Vale ratificar que, por se tratar de um protótipo, a inserção de novas
camadas, as atividades de levantamento, processamento e atualização dos dados
são continuamente realizados no projeto.
3.4 Desenvolvimento do WebGIS
Para o desenvolvimento do WebGIS foram utilizadas as tecnologias citadas
na seção 3.1, todavia o presente tópico visa detalhar a programação e a ligação
77
entre os arquivos que conjuntamente operacionalizam o WebGIS. O programa
NotePad++ versão 5.9.8 (figura 25) foi utilizado para realizar a programação do
aplicativo web.
Figura 25 – Exemplo de Aplicação HTML e JavaScript utilizando NotePad++
Fonte: do Autor.
O programa tem suporte as mais diversas linguagens de programação e pode
ser desenvolvido em forma visual e por código, o que é um grande diferencial dentre
os softwares de programação.
Após o download das bibliotecas necessárias para o desenvolvimento do
aplicativo, e alocação nas respectivas pastas no servidor, iniciou-se o processo de
programação do WebGIS.
No processo interativo que ocorre na janela principal do WebGIS, a obtenção
dos resultados é consequência do processo de armazenamento de informações e
relacionamento entre diversos arquivos e pastas, portanto um passo importante no
momento da programação é a alocação dos recursos em pastas e arquivos da
maneira mais simples e intuitiva possível. A figura 26 apresenta a estrutura de
pastas e arquivos utilizados pelo WebGIS.
78
Figura 26 – Estrutura organizacional e funcional do sistema WebGIS
Fonte: do Autor.
Na figura 26 as caixas em amarelo representam pastas presentes na raiz do
diretório de armazenamento, enquanto os demais arquivos encontram-se alocados
diretamente na raiz, portanto o sistema web é composto por dez arquivos e cinco
pastas em seu diretório raiz. Estes arquivos são responsáveis pelo acesso ao
sistema, construção da interface, cálculos, além de processar as funções para a
geração das informações.
As pastas ―ext‖, ―geoext‖ e ―openlayers‖ possuem as bibliotecas que são
utilizadas por diversas funções do aplicativo. A pasta ―ícones‖ contém os ícones
ilustrativos utilizados na barra de ferramentas e a pasta ―layers‖ armazena todas as
camadas no formato GeoJSON.
No aplicativo WebGIS o arquivo ―webgis.php‖ é o gestor do sistema e contém
informações e configurações que controlam todas as demais funções, bibliotecas e
arquivos que são úteis para garantir as funcionalidades do aplicativo. Na figura 27
pode-se observar o início do arquivo webgis.php.
79
Figura 27 – Parte do código webgis.php
Fonte: do Autor.
Conforme pode-se observar na figura 27, no início do código são declarados
os endereços das funções JavaScript e dos arquivos de estilo .css.
Os arquivos ―geoexplorer.css‖, ―all.css‖, ―style.css‖ e ―Ext.Ux.ColorField.css‖
são utilizados para facilitar as configurações visuais, como o design dos painéis,
árvores e barras de ferramenta. O padrão ―css‖ é utilizado na padronização de fonte,
margens e tamanho de texto.
No arquivo ―medidas.js‖ estão programadas as configurações referentes aos
cálculos de medidas lineares e áreas. O arquivo ―painéis‖ delimita os painéis
presentes na interface do WebGIS, utiliza basicamente a biblioteca Ext JS. A função
―trees.js‖ configura as árvores de camadas presentes no painel lateral esquerdo do
aplicativo. O arquivo ―layers.js‖ contém todas as camadas carregadas no aplicativo,
inclusive os layers de base do Virtual Earth. As configurações relativas às regras de
cores, largura de linhas, opacidade inicial da camada são todas efetuadas neste
arquivo. Por fim, o arquivo ―toolbar.js‖ controla todas as funções presentes na barra
de ferramenta do aplicativo.
4 RESULTADOS
4.1 Funcionalidades e Interface do WebGIS
Na presente dissertação desenvolveu-se um WebGIS específico para
disponibilizar dados com correspondência geográfica e permitir o acesso e extração
de informações presentes no sistema WebGIS através de um browser.
Para o desenvolvimento da aplicação em si, foram utilizadas a ferramentas
pré-configuradas OpenLayers, GeoExt e Ext JS, que ao serem instaladas
apresentam uma interface padrão, mas com possibilidade de alteração que exige
modificação do código original. O browser utilizado para acessar o WebGIS é o
Mozilla Firefox, mas o mesmo também pode ser acessado por outros browsers como
Safari e Chrome.
Para a adaptação da interface com o usuário considerou-se que esta poderia
ser utilizada tanto por usuários experientes como por usuários menos experientes
que ao longo da utilização viriam a ganhar a experiência desejada. Com o objetivo
de permitir o acesso eficiente a um conjunto de temas, a interface do WebGIS
apresenta uma visualização simples e intuitiva com quatro áreas distintas, sendo
que os dois primeiros são estáticos enquanto os últimos são atualizados sempre que
manipulados pelo usuário: o painel de topo que contém o título da aplicação; logo
abaixo encontra-se a barra de ferramentas principal onde à esquerda estão as
ferramentas da aplicação com botões que permitem o acesso a diversas
funcionalidades; abaixo da barra de ferramentas encontra-se o painel principal do
mapa, que é um espaço dedicado à visualização e análise de informação geográfica;
por último à esquerda pode-se visualizar o painel que permite a manipulação das
camadas.
Os usuários podem ter acesso a todas as funcionalidades e camadas
disponíveis através do login no site do labeco.org. A interface inicial do sistema
apresenta os limites da Embrapa Pecuária Sul na escala aproximada de 1/100.000,
pois todas as camadas inseridas no projeto são ―recortadas‖ somente para a área
experimental da Embrapa, todavia isso não impossibilita a inserção e visualização
81
de dados concernentes a outras regiões do Brasil e do Mundo. A figura 28 apresenta
a interface de entrada do WebGIS Labeco Embrapa Pecuária Sul.
Figura 28 – Interface Inicial WebGIS
Fonte: do Autor.
A interação com o mapa é feita principalmente através da barra de
ferramentas. A figura 29 apresenta o conjunto de operações possíveis de serem
realizadas através desta interação. Algumas funções específicas serão tratada a
seguir.
Figura 29 – Barra de Ferramentas do WebGIS
Fonte: do Autor.
82
A tabela 4 a seguir apresenta uma breve descrição das ferramentas contidas na barra de ferramentas.
Tabela 4 – Ferramentas da Barra Principal
Ferramenta Funcionalidade
Ferramenta Pan
Permite efetuar o deslocamento do mapa. Basta clicar sobre o mapa e arrastá-lo para a localização pretendida.
Medidas
Permite a medição interativa de distâncias e perímetros clicando diretamente sobre o ícone de régua ou clicar no símbolo de menu e selecionar o ícone de cálculo de área conforme pode ser visto na figura 30, 31 e 32.
Zoom In Permite fazer uma ampliação do mapa, aproximando-se da feição desejada.
Zoom Out Permite fazer uma redução do mapa, afastando-se das feições do mapa.
Zoom na Visão Anterior
Permite disponibilizar a vista anterior.
Zoom na Próxima Visão
Permite disponibilizar a vista posterior.
Ajuste de Transparência
Permite ajustar a transparência de um determinado layer.
Zoom na Extensão Máxima
Permite ajustar o mapa ao zoom inicial do WebGIS.
Painel On/Off
Permite suprimir, através de um click, o painel esquerdo onde são selecionadas as camadas de informação. Basta clicar novamente para o painel retornar.
Fonte: do Autor.
A figura 30 mostra o menu contendo as opções de cálculo de medidas. A
ferramenta de medições lineares é acionada clicando diretamente sobre o ícone
simbolizado por uma régua e para cálculo de áreas é necessário clicar sobre o
símbolo de menu e selecionar tal opção. Por padrão, o algoritmo de medição,
derivado do OpenLayers, realiza medidas lineares utilizando as unidades de metro e
kilômetro e para os cálculos de áreas as unidades de metro quadrado e kilômetro
quadrado. Pretende-se ajustar o código para que os resultados das áreas calculadas
sejam em hectares.
83
Figura 30 – Menu Seletor do Tipo de Medição
Fonte: do Autor.
Na figura 31 pode-se observar que quando acionado o botão para calcular
medidas lineares, basta clicar sobre o ponto inicial e clicar sequencialmente sobre a
feição para que o sistema calcule a soma das medidas parciais e mostre o resultado
através de um popup. Para finalizar, basta dar um clique duplo.
Figura 31 – Exemplo de Medida Linear
Fonte: do Autor.
O princípio para o cálculo de área é exatamente o mesmo daquele descrito
em relação às medidas lineares, todavia o popup com o resultado da área só
aparece após o clique duplo que indica o fechamento da área (figura 32).
84
Figura 32 – Exemplo de Medida de Área
Fonte: do Autor.
As ferramentas de medição lineares e de áreas, apesar de simples para
àqueles já familiarizados com o ambiente SIGs, apresentam-se como uma eficiente
e amigável ferramenta para os usuários que trabalham em campo e constantemente
necessitam de tais informações para realizarem cotações de material ou mesmo
planejar a subdivisão de um determinado potreiro.
A ferramenta de ajuste da transparência das camadas, quando ativada,
aciona um popup com um marcador deslizante que indica o percentual de opacidade
da camada. Na figura 33, a camada de vegetação foi ativada e aumentada a
transparência deslizando o marcador para esquerda. Esta ferramenta é muito útil
para a visualização de camadas sobrepostas a fim de analisar a correlação entre
elas. O ajuste da transparência das camadas é uma característica marcante dos
SIGs e que potencializada a análise visual da correlação entre duas variáveis
sobrepostas ou a mesma variável em épocas distintas, fato que, por si só pode
indicar tendências e assim subsidiar estratégias de manejo ou intervenção sobre
uma determinada área.
85
Figura 33 – Exemplo de uso da Ferramenta de Transparência
Fonte: do Autor.
O painel principal do WebGIS é onde se encontra disponibilizado o mapa, ou
seja, as informações geográficas e sua ligação com os dados alfanuméricos sobre
as camadas na base de dados. Neste painel encontram-se algumas informações
adicionais destacadas na figura 34. No canto superior esquerdo, indicado com o
número 1, existe uma ferramenta de zoom In (+) e zoom Out (-) que possuem as
mesmas funções dos botões presentes na barra de ferramenta. No canto inferior
esquerdo (2) existe uma escala gráfica e no canto inferior direito (3) uma escala
numérica. No canto superior direito, indicado com o número 4, aparecem as
coordenadas geográficas no datum WGS-84 do local onde estiver o ponteiro do
mouse.
86
Figura 34 – Itens da Janela Principal do WebGIS
Fonte: do Autor.
O painel lateral esquerdo, figura 35, possui o seletor de camadas para
visualização. As camadas estão divididas em 4 árvores, na primeira estão as
camadas de Base, que no caso são as camadas do Virtual Earth que ficam sempre
no fundo, podendo selecionar àquela que mais se adapte à necessidade do usuário.
Abaixo se encontra as camadas básicas que são referentes a todo o campo
experimental da Embrapa Pecuária Sul. Na terceira árvores encontram-se camadas
relacionadas às atividades de agricultura de precisão realizadas nos potreiros 20 e
21 do campo experimental. Por último, encontram-se as camadas concernentes às
atividades de pesquisa sobre serviços ecossistêmicos, agroecologia e pecuária
realizada no potreiro denominado 30, que é a área de maior distância em relação à
sede da unidade.
Com exceção das camadas de Base, todas as demais são customizadas em
relação à representação no mapa. Isso diz respeito às cores de preenchimento e
contorno, tamanho, espessura, presença de figuras, presença de rótulo (label), etc.
Na programação, desenvolvimento e customização das camadas presentes
no WebGIS levou-se em conta aspectos relativos à cartografia temática, tendo como
finalidade proporcionar um visual mais claro, lógico e amigável aos usuários e dirimir
qualquer dificuldade de compreensão da informações que muitas vezes o uso
inadequado das cores, formas e tamanhos pode ocasionar. Por isso, em algumas
camadas há uma definição prévia da escala em que podem ser visualizadas,
dependendo da escala original da informação.
87
Figura 35 – Painel Lateral do WebGIS
Fonte: do Autor.
4.2 Processamento de Dados de Sensoriamento Remoto e Levantamentos de
Campo
Assim como em outras áreas do conhecimento, a agricultura tem
desenvolvido técnicas para mensurar as mais variadas características de topografia,
clima, vegetação ou de solo para inferir sobre aspectos específicos de intervenção,
na medida do possível, em tempo real. O caminho que dá atenção às plantas
assume que estas têm como expressar suas deficiências a partir de indicadores e o
indicador com mais potencial tem sido a refletância da luz incidente, especialmente
na região do visível e do infravermelho próximo Tradicionalmente trabalha-se com a
obtenção de imagens multiespectrais, por satélite ou avião, para a geração de
diagnósticos e recomendação (MOLIN, 2011).
88
O Sensoriamento Remoto tem sido utilizado para avaliar as condições das
culturas em relação ao nitrogênio, incidência de pragas, plantas invasoras e doenças
e também para subsidiar o planejamento estratégico relacionado à definição de
zonas de manejo, áreas suscetíveis aos problemas de erosão, área de preservação,
entre outras. No entanto o Sensoriamento Remoto tem seus desafios, pois a
iluminação natural nem sempre está disponível, além da presença de nuvens, o que
pode variar a intensidade e as características espectrais dos alvos. Deve-se
considerar também as questões relacionadas à escala de trabalho e as resoluções
espacial, temporal, radiométrica e espectral dos sensores que podem inviabilizar sua
utilização para um determinado fim (MOLIN, 2011).
Neste trabalho, conforme descrito na apresentação das camadas do WebGIS,
foram processadas imagens do sensor orbital RapidEye com resolução espacial de
5 metros e também do Modelo Digital de Elevação (MDE) ASTER que possui uma
grade com 30 metros de resolução espacial. Desta maneira, a seguir são
apresentados os resultados de tais processamentos.
A partir de imagens obtidas pelo sensor RapidEye no dia 16 de Agosto de
2013 foi realizada uma classificação supervisionada utilizando o software SPRING.
A classificação foi efetuada pelo algoritmo de classificação supervisionada por
regiões Bhatthacharya e objetivou a quantificação das áreas da unidade que foram
antropizadas e as que ainda são consideradas de vegetação natural campestre.
Assim, foram consideradas 4 classes na classificação: Vegetação Natural
Campestre, Cultivadas / Áreas Antropizadas, Mata Ciliar/ Vegetação Arbustiva/
Eucalipto e Corpos D`Água.
Como resultado, observou-se que 53,5% de toda a área da Embrapa
Pecuária Sul possui vegetação natural campestre, 36,3% de áreas antropizadas,
5,9% de áreas compostas por mata ciliar, vegetação arbustiva e eucalipto e 1%
composta por corpos d´água, conforme apresentado pela tabela 5 e pela figura 36.
Este resultado é relevante pois pode nortear decisões de gestão tendo em
vista a atual ocupação das áreas experimentais, além de permitir o
acompanhamento temporal da utilização das mesmas. Assim, o WebGIS passa a
ser efetivamente um balizador de ações por sua capacidade de explicitar aquilo que
muitas vezes as informações alfanuméricas como planilhas e as estatísticas são
incapazes de demonstrar.
89
Tabela 5 – Classes de Vegetação da Embrapa Pecuária Sul
Classificação Bhatthacharya
Classes Ha % Total Vegetação Natural Campestre 1490,23 53,5% Vegetação Cultivadas / Áreas Antropizadas 1009,14 36,3% Mata Ciliar / Veg. Arbustiva / Eucalipto 165,51 5,9% Corpos D`Água 29,22 1,0% Área total das classes 2694,10 96,8% Área Total da Unidade 2783,00
Fonte: do Autor.
Figura 36 – Mapa de Classificação da Vegetação
Fonte: do Autor.
Os modelos digitais de elevação (MDE) e os modelos digitais do terreno
(MDT) são atualmente uma das mais importantes informações usadas para a análise
geográfica. Conforme Burrough (1986), o modelo digital de elevação (MDE) é
definido como toda representação digital da variação contínua do relevo no espaço,
considerando o termo MDE para modelos que contenham somente dados de
elevação e o termo MDT para modelos que podem conter outras propriedades que
variam no espaço, tais como temperatura ou gravimetria.
Segundo Boemo (2011) os MDEs podem gerar produtos na forma de mapas,
análises topográficas do relevo, cruzamentos com modelos de produtividade ou de
variáveis de solo.
90
A obtenção de um MDE ou MDT pode ser realizada através de processos
topográficos de levantamento altimétricos convencionais, por levantamentos
geodésicos utilizando GPS ou pelo processo de recuperação de altitudes do terreno
exportadas de modelos digitais como por exemplo o SRTM ou o ASTER (BOEMO,
2011).
Os levantamentos altimétricos convencionais realizados à campo através da
estações totais e GPS possuem a vantagem de ser mais precisos, principalmente
considerando o aspecto topográfico da aplicação, pois a margem de erro nas
estimativas altimétricas é da ordem de milímetros, enquanto que a margem de erro
ou resolução vertical do modelo digital de elevação ASTER possui erro de
aproximadamente 7 metros.
Mesmo com menor precisão altimétrica comparando-se a levantamentos
topográficos ou geodésicos, os dados do MDE ASTER são disponibilizados de forma
gratuita para download na internet, fato que confere um baixo custo em relação aos
trabalhos topográficos que são mais demorados e custosos. Portanto, dependendo
da escala de trabalho e do objetivo proposto, os mapas altimétricos e demais
produtos derivados do MDE podem fornecer várias informações a partir de análises
e cruzamentos com outros modelos, como por exemplo a avaliação da produtividade
por classes de relevo (BOEMO, 2011).
No presente trabalho, a partir do processamento dos dados MDE ASTER
realizados no software SPRING foram geradas 10 classes hipsométricas com
―fatiamento‖ de 20 em 20 metros de altitude. Desta maneira o resultado apresenta
um degrade do verde ao marrom representando as altitudes, de 160 a 360 metros,
encontradas na área, conforme apresentado na figura 37.
Este resultado, apesar de apresentar pouco detalhe altimétrico para estudos
de pequenos potreiros individualmente, pelas razões supracitadas, pode balizar
ações de gestão dos campos experimentais facilitando a identificação e seleção de
áreas ideais às atividades específicas em função também de variáveis como
declividade ou proximidade aos corpos d´água.
91
Figura 37 – Mapa Hipsométrico da Embrapa Pecuária Sul
Fonte: do Autor.
Outra informação derivada dos dados MDE ASTER é a declividade que
conceitualmente é a inclinação de uma determinada superfície em relação ao plano
horizontal e pode ser expressa em graus ou em porcentagem. No processamento
foram consideradas 6 classes de declividades: plano, suave ondulado,
moderadamente ondulado, ondulado, forte ondulado e montanhoso (RAMALHO
FILHO; BEEK,1995).
A análise dos dados (tabela 6) permitiu verificar que na área de estudo
predominam os relevos suave ondulado a ondulado, ou seja, 80,60% da área possui
declives que variam de 3 a 20%: suave ondulado (declive de 3 a 8%) predomina em
27,6%, o moderadamente ondulado (declive de 8 a 13%) em 27,8% e o ondulado
(declive de 13 a 20%) em 25,1%. O relevo plano (declive de 0 a 3%), o forte
ondulado (declive de 20 a 45%) e o montanhoso (declive >45%) corresponderam a
19,4% do total.
92
Tabela 6 – Classes de Declividade
Declividades (ASTER)
Classe Ha % Total
Plano - 0 a 3% 142,58 5,1%
Suave Ondulado - 3 a 8% 772,71 27,6%
Moderadamente Ondulado - 8 a 13% 778,66 27,8%
Ondulado - 8 a 20% 702,82 25,1%
Forte Ondulado - 20 a 45% 399,30 14,3%
Montanhoso - 45 a 75% 1,98 0,1%
Área Total da Unidade 2798,05
Fonte: do Autor.
Conforme Ramalho Filho e Beek (1995) as áreas com onduladas com
declividade de 13 a 20% são mais indicadas para a exploração de culturas
permanentes, uma vez que, esse tipo de plantio proporciona ao solo maior proteção.
As áreas de relevo forte ondulado (20 a 45%), que na área da Embrapa Pecuária Sul
corresponde à 14,3%, devem ser destinadas para o desenvolvimento de atividades
como pecuária e silvicultura, podendo ainda ser utilizadas para a conservação
ambiental, evitando-se dessa forma, problemas de erosão do solo.
Os locais com relevo montanhoso (declividades acima de 45%) representam
somente 0,1% da unidade experimental e encontram-se majoritariamente na região
norte da unidade, local menos antropizado e com maior percentual de vegetação
natural campestre e floresta natural. Conforme Ramalho Filho e Beek (1995) estas
áreas apresentam severa suscetibilidade à erosão, não sendo recomendadas para o
uso agrícola, sob pena de serem erodidas em poucos anos, portanto nestes locais
deve ser estabelecida uma cobertura vegetal de preservação ambiental.
Apoiando estas recomendações, pode-se confirmar que no campo
experimental da Embrapa Pecuária Sul as áreas com relevo forte ondulado e
montanhoso são historicamente utilizadas para estudos relacionados à pecuária de
campo nativo e estudos agroecológicos, além de conterem as áreas de preservação
permanente.
Com relação aos estudos do solo através de sensores capazes de obter tais
informações, observa-se que os avanços, a quantidade de pesquisa e a diversidade
de abordagens são ainda maiores que das plantas. O próprio penetrômetro, que
mede a força de penetração de uma ponteira no solo, bem como as suas variações,
93
tem sido utilizado para o diagnóstico da compactação pelo índice de cone (IC) desde
os anos 1950.
Outra grande frente de trabalho em solo tem sido a mensuração da
condutividade elétrica e hoje é uma técnica já incorporada às práticas de prospecção
em alguns países. A condutividade elétrica é influenciada por diversos fatores do
solo como a porosidade, concentração de eletrólitos dissolvidos, textura, quantidade
e composição dos colóides, matéria orgânica e teor de água (MOLIN, 2011).
Os trabalhos com espectrofotometria de campo têm avançado e atualmente
existem equipamentos capazes de quantificar teor de água, matéria orgânica e
textura. Da mesma forma, já se conhece sensores de pH, alguns já comerciais.
Aplicações importantes e promissoras são aquelas que visam à detecção de
plantas invasoras e vários princípios têm sido estudados, desde a refletância até a
textura de imagens para a diferenciação de plântulas na aplicação localizada de
herbicidas (MOLIN, 2011).
A utilização de sensores para coleta de dados possibilita a redução de custos
e melhor interpretação de mapas relacionados a produção das culturas, como no
caso da soja, de maneira mais eficiente e com maior acurácia. Nos campos
experimentais da Embrapa Pecuária Sul existem dois potreiros que possuem dados
de produtividade de soja e outras variáveis levantados em campo.
Em 2010 foi realizado campanha de levantamento de dados onde foram
obtidas as condutividades elétricas do solo, com o sensor por contato direto Veris, a
0-30 e 0-90 cm de profundidade. Foram obtidos também os parâmetros estatísticos
descritivos e realizada a análise geoestatística através do semivariograma,
interpolação dos dados por krigagem e construção de mapas de isolinhas. Os dados
deste levantamento foram processados no SPRING e encontram-se disponibilizados
no WebGIS. Nas figuras 38 e 39 pode-se observar os mapas de condutividade
medidas à 30 e a 90 cm de profundidade nos potreiros 20 e 21.
94
Figura 38 – Pontos de Produção de Soja e Condutividade Elétrica a 30 cm
Fonte: do Autor.
As áreas mais claras representam área de menor condutividade elétrica do
solo e as áreas mais escuras representam àquelas de maior condutividade. Podem-
se observar também circunferências que simbolizam a produtividade da soja no
potreiro 20 no ano de 2010. Utilizou-se um recurso de regras do OpenLayers que
atribui tamanho e cores diferentes aos pontos amostrais em função da variável onde
se encontra a produtividade. Os pontos menores em verde simbolizam a
produtividade de até 2000 Kg/Ha, os amarelos entre 2000 e 3000 Kg/Ha, os
alaranjados áreas de 3000 a 4000 Kg/Ha e os vermelhos áreas com produtividade
maiores que 4000 Kg/Ha.
95
.
Figura 39 – Pontos de Produção de Soja e Condutividade Elétrica a 90 cm
Fonte: do Autor.
Nas áreas supracitadas foi conduzido um experimento baseado em um
sistema de Integração Lavoura-Pecuária, típico da Região Sul do Brasil, envolvendo
a sucessão de cultivos de soja e pastagem de inverno. A análise geoestatística
permitiu caracterizar a dependência espacial para diferentes variáveis estudadas
utilizando 46 pontos amostrais em 21 Ha (PEREZ et al., 2011).
Apesar da boa correlação entre a condutividade elétrica e outra variáveis
medidas, como por exemplo o teor de magnésio do solo, a produtividade da soja não
apresentou correlação positivas com a condutividade elétrica, como pode-se
observar na figura 39. Um dos fatores que pode explicar tal situação é o histórico da
área, pois a divisão dos potreiros nem sempre foi como encontra-se atualmente,
podendo a atual subdivisão dos potreiros integrar áreas que antigamente tiveram
usos e tratamentos muito diferentes.
5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
5.1 Considerações Finais e Discussão sobre as Vantagens e Limitações do
WebGIS
Com a evolução e a rápida expansão nas últimas décadas, a internet tornou-
se um meio privilegiado para o compartilhamento e disponibilização de dados
espaciais, contribuindo para o surgimento dos WebGIS.
Na agricultura e na pecuária de precisão os SIG são atualmente classificados
como sistemas de grande utilidade pelas suas características, contudo a sua
utilização a nível particular não se encontra generalizada principalmente devido a
dois fatores: a exigência a nível técnico e os elevados preços das licenças dos
softwares disponíveis no mercado. Desta maneira, o surgimento dos WebGIS,
construídos sob plataformas livres, constituem um dos mais recentes avanços no
apoio à tomada de decisão, oferecendo acesso descentralizado às informações
geográficas, fato este que vêm estimulando a comunidade SIG a distribuir WebGIS
pela internet (PENG; TSOU, 2003).
Com a disponibilização de um WebGIS obtêm-se, por um lado, o acesso a
dados espaciais tratados e atualizados por técnicos e, por outro lado, a utilização de
software open source, um serviço pouco oneroso, acessível a uma vasta gama de
usuários. Vale ressaltar, no entanto, que esta ferramenta não pretende ser um
substituto do software SIG desktop, que por sinal foram utilizados no processamento
dos dados inseridos no presente WebGIS. Constitui-se antes como uma ferramenta
de visualização e interação com as informações espaciais relevantes para os seus
usuários. Desta forma, estes podem fazer uma gestão da informação geográfica,
sem ser necessário qualquer software específico, ou conhecimentos aprofundados
de SIG.
No processo de implementação do projeto surgiram algumas dificuldades,
sobretudo na escolha do software e tipo de arquitetura a adotar uma vez que o grau
de dificuldade de criação e implementação dependia dessa escolha e dos
97
conhecimentos técnicos relacionados às tecnologias de informação, internet,
programação e SIG.
Por razões técnica e de infraestrutura de hardware e TI, não foi possível
recorrer a um SGBD livre dedicado a servidor de mapas como por exemplo o
Mapserver ou GeoServer, todavia contou-se com o SGBD MySQL e outras
ferramentas e funcionalidades pré-formatadas, como é o caso do OpenLayers,
GeoExt e Ext JS que se revelaram bastante interessante, pois permite poupar tempo
no desenvolvimento, superando as eventuais desvantagens por não se construir
uma solução de raiz inteiramente adaptada aos objetivos do WebGIS.
Todos os softwares utilizados na implementação foram facilmente baixados
da internet e são de fácil instalação. A utilização de software open source permite o
desenvolvimento de uma solução WebGIS integrada, estável, robusta, confiável e
com um custo bastante atrativo. As comunidades, websites e fórums de usuários e
desenvolvedores das ferramentas open source utilizadas revelaram-se muito ativos
facilitando a tarefa de implementação do WebGIS.
Há inúmeras vantagens na utilização de software open source, uma delas é a
liberdade de modificar o código que permite personalizar a aplicação para melhor
atender as necessidades dos usuários. No entanto, isso pode impor algumas
dificuldades que serão dependentes da experiência do desenvolvedor, por isso, é
desejável um conhecimento prévio em linguagens de programação. Por outro lado,
para um desenvolvedor que não tenha experiência em programação existem os
tutoriais on-line com exemplos que podem orientá-lo ao longo do desenvolvimento.
5.2 Desafios e Propostas de Desenvolvimento Futuro
Nos últimos anos tem se verificado um aumento do número de opções de
software open source para disponibilização de dados espaciais pela internet, o que
constitui uma vantagem pela melhoria das aplicações existentes, correção de erros e
aparecimento de novas funcionalidades (contrariamente ao software proprietário,
onde muitas vezes apesar de a evolução também existir é normalmente paga) mas
também representa um grande desafio de futuro na manutenção e atualização dos
serviços criados.
98
Entre os próximos desafios a serem enfrentados em relação ao WebGIS
proposto está a sua aplicação como um instrumento efetivo de apoio à gestão de
dados geográficos de toda a Embrapa Pecuária Sul, o que permitirá uma avaliação
mais concreta das funcionalidades disponibilizadas, conduzindo à eventual
necessidade de proceder a ajustes no sentido de melhor corresponder às
expectativas dos usuários.
As camadas de informações presentes no WebGIS devem ser
constantemente atualizadas visando atender as necessidades dos usuários e
promover o armazenamento, visualização e extração de dados referentes aos
potreiros e assim permitir o acompanhamento temporal das áreas.
Para isso é necessário planificar e realizar ações de formação aos usuários
que deverão ter acesso ao sistema, entre os quais os funcionários dos diversos
setores da unidade. A finalidade é que os setores tenham capacidade gerencial
relativa aos seus dados.
As linhas de desenvolvimento futuro do WebGIS inserem-se, sobretudo, na
perspectiva de ir ao encontro das necessidades dos usuários, embora o WebGIS já
esteja apresentando a necessária estabilidade e funcionalidades para entrar em sua
fase de produção. As melhorias e novas funcionalidades que podem ser
implementadas incluem:
Disponibilizar no sítio na internet um guia passo a passo, ilustrado, acerca
da utilização e funcionalidades do sistema e assim, mesmo um usuário
menos experiente rapidamente se sentirá à vontade na utilização da
ferramenta.
Criar um fórum de suporte ao sistema no próprio sítio, para ser utilizado
por utilizadores com dúvidas ou apenas para promover discussão.
Inserir uma ferramenta de impressão e permitir a combinação de dados
tabulares e gráficos aos dados espaciais para melhorar a capacidade do
sistema de gerar relatórios.
Implementar para além do controle de usuários credenciados, um nível de
restrição de acesso diferenciado por usuário ou grupo de usuários, que
será imprescindível caso venha-se permitir aos usuários fazer a edição de
registro da base de dados.
99
Utilizar um servidor dedicado e o SGBD Geoserver para gerenciamento
das camadas e disponibilização de arquivos nos formatos WFS e WMS.
Aprimorar continuamente a interface utilizando as ferramentas
OpenLayers, GeoExt e Ext JS em versões mais recentes e com bibliotecas
mais atualizadas.
Avançar no estudo para a utilização de metadados com a criação de um
banco de metadados para que a ferramenta esteja apta a interagir com a
INDE através do nó central da Embrapa.
Com o WebGIS desenvolvido na presente dissertação pôde-se concluir que
uma ferramenta SIG com aplicação na internet pode ser utilizada como uma potente
e acessível ferramenta de gestão agropecuária promovendo o uso sustentável das
áreas experimentais da Embrapa Pecuária Sul.
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